🗑️ Как удалить лист pandas python 🐼 - простое руководство
Вы можете удалить лист в Pandas, используя метод drop().
import pandas as pd
# Создаем DataFrame с примером данных
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Удаляем лист с помощью метода drop()
df.drop('B', axis=1, inplace=True)
# Результат
print(df)
Детальный ответ
Как удалить лист в Pandas Python
Вам интересно, как удалить лист в Pandas Python. В этой статье я расскажу вам, как это сделать с помощью примеров кода.
1. Удаление столбца в листе Pandas
Чтобы удалить столбец в листе Pandas, можно использовать метод drop(). Давайте рассмотрим следующий пример:
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Amy', 'Emma'],
'Age': [25, 37, 42, 28],
'City': ['Paris', 'London', 'New York', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)
# Удаление столбца 'City'
df.drop('City', axis=1, inplace=True)
print(df)
В результате будет выведен DataFrame без столбца 'City':
Name Age
0 John 25
1 Peter 37
2 Amy 42
3 Emma 28
В примере выше мы использовали параметр axis=1, чтобы указать, что мы хотим удалить столбец, а не строку. Параметр inplace=True означает, что изменения должны быть сделаны непосредственно в исходном DataFrame.
2. Удаление строки в листе Pandas
Если вы хотите удалить строку в листе Pandas, можно использовать метод drop(). Давайте посмотрим на пример:
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Amy', 'Emma'],
'Age': [25, 37, 42, 28],
'City': ['Paris', 'London', 'New York', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)
# Удаление строки с индексом 2
df.drop(2, inplace=True)
print(df)
В результате будет выведен DataFrame без строки с индексом 2:
Name Age City
0 John 25 Paris
1 Peter 37 London
3 Emma 28 Sydney
В примере выше мы использовали метод drop() с параметром inplace=True для удаления строки с индексом 2. Заметьте, что после удаления строки, индексы остаются неизменными.
3. Удаление строки на основе условия
Если вы хотите удалить строки на основе определенного условия, вы можете использовать метод drop() вместе с функцией lambda. Давайте рассмотрим следующий пример:
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Amy', 'Emma'],
'Age': [25, 37, 42, 28],
'City': ['Paris', 'London', 'New York', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)
# Удаление строк, где возраст больше 30
df.drop(df[df['Age'] > 30].index, inplace=True)
print(df)
В результате будут удалены строки, где возраст больше 30:
Name Age City
0 John 25 Paris
3 Emma 28 Sydney
В примере выше мы использовали метод drop() в сочетании с функцией lambda и оператором сравнения, чтобы удалить строки, где возраст больше 30.
4. Удаление столбца на основе условия
Если вы хотите удалить столбец на основе определенного условия, можно использовать метод drop(). Давайте рассмотрим пример:
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Amy', 'Emma'],
'Age': [25, 37, 42, 28],
'City': ['Paris', 'London', 'New York', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)
# Удаление столбца, где возраст больше 30
df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('Age')], axis=1, inplace=True)
print(df)
В результате будет выведен DataFrame без столбца, где возраст больше 30:
Name City
0 John Paris
1 Peter London
2 Amy York
3 Emma Sydney
В примере выше мы использовали метод drop() с параметром axis=1 и оператором str.contains(), чтобы удалить столбец, содержащий слово "Age".
Заключение
Теперь вы знаете, как удалить лист в Pandas Python. Мы рассмотрели примеры удаления столбцов и строк, а также удаления на основе условий. Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять, как использовать метод drop() для удаления данных в Pandas.