🐼Как удалить столбец в pandas: практическое руководство🔥
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Карл'],
'Возраст': [25, 30, 35],
'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']}
df = pd.DataFrame(data)
# Удаление столбца
df.drop('Город', axis=1, inplace=True)
Этот код удалит столбец 'Город' из DataFrame 'df'. Обратите внимание, что параметр 'axis=1' указывает, что мы хотим удалить столбец, а не строку.
Детальный ответ
Как удалить столбец в pandas
Когда работа с данными в библиотеке pandas, иногда возникает необходимость удалить определенные столбцы из датафрейма. Это может быть полезно, когда вы хотите избавиться от ненужных данных или сократить размер вашего датафрейма. В этой статье мы рассмотрим как удалить столбец в pandas с помощью примеров кода.
Метод drop()
Для удаления столбцов в pandas существует метод drop(). Этот метод может быть использован для удаления одного или нескольких столбцов из датафрейма. Он принимает в качестве аргумента название или список названий удаляемых столбцов.
Пример 1: Удаление одного столбца
import pandas as pd
# Создание датафрейма
df = pd.DataFrame({
'Name': ['John', 'Emma', 'Samantha'],
'Age': [25, 28, 22],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']
})
# Удаление столбца 'City'
df.drop('City', axis=1, inplace=True)
print(df)
В этом примере мы создали датафрейм с тремя столбцами: 'Name', 'Age' и 'City'. Затем мы использовали метод drop() для удаления столбца 'City' из датафрейма. Установив аргумент axis=1, мы указали, что мы хотим удалить столбец, а не строку. Установив inplace=True, мы выполнили изменение в исходном датафрейме. Результат выводится с помощью функции print().
Name Age
0 John 25
1 Emma 28
2 Samantha 22
Как видите, столбец 'City' был успешно удален из датафрейма.
Пример 2: Удаление нескольких столбцов
import pandas as pd
# Создание датафрейма
df = pd.DataFrame({
'Name': ['John', 'Emma', 'Samantha'],
'Age': [25, 28, 22],
'City': ['New York', 'London', 'Paris'],
'Country': ['USA', 'UK', 'France']
})
# Удаление столбцов 'City' и 'Country'
df.drop(['City', 'Country'], axis=1, inplace=True)
print(df)
В этом примере мы создали датафрейм со столбцами: 'Name', 'Age', 'City' и 'Country'. Затем мы использовали метод drop() для удаления столбцов 'City' и 'Country' из датафрейма. Передали мы список названий столбцов, которые нужно удалить. Результат также выводится с помощью функции print().
Name Age
0 John 25
1 Emma 28
2 Samantha 22
Обратите внимание, что мы установили аргумент axis=1 для удаления столбцов, а не строк. Аргумент inplace=True используется для применения изменений в исходном датафрейме.
Если вы хотите вернуть новый датафрейм без изменения исходного, вы можете использовать следующий синтаксис:
new_df = df.drop(['City', 'Country'], axis=1)
В результате будет создан новый датафрейм new_df без удаленных столбцов.
Вывод
В этой статье мы рассмотрели, как удалить столбец в pandas с помощью метода drop(). Мы научились удалять один столбец и несколько столбцов из датафрейма. Удаление ненужных столбцов может помочь уменьшить размер датафрейма и упростить анализ данных.