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Cómo soltar una o varias columnas en Pandas Dataframe

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Analicemos cómo soltar una o varias columnas en Pandas Dataframe. Eliminar una o más de una columna de un DataFrame se puede lograr de varias maneras.

Cree un marco de datos simple con un diccionario de listas, digamos que los nombres de las columnas son A B C D E.

import pandas as pd

 

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

 

df

Producción:
1 730

Método 1: Soltar columnas de un marco de datos usando drop() método.

Eliminar una sola columna específica.

import pandas as pd

 

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

 

df.drop['A'], eje = 1)

Producción:
2 277

Elimina varias columnas específicas.

import pandas as pd

 

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

 

df.drop['C', 'D'], eje = 1)

 

Producción:
3 199

Elimine las columnas según el índice de la columna.

import pandas as pd

 

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

 

df.drop (df.columns[[0, 4, 2]]eje = 1, inplace = True)

 

df

Producción:
4 125

Método # 2: Soltar columnas de un marco de datos usando iloc[] y drop() método.

Elimina todas las columnas entre una columna específica y otras columnas.

import pandas as pd

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

 

df.drop (df.iloc[:, 1:3], en su lugar = True, axis = 1)

 

df

Producción:
5 95

Método # 3: Soltar columnas de un marco de datos usando ix() y drop() método.

Elimina todas las columnas entre un nombre de columna específico y otro nombre de columna.

import pandas as pd

 

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

 

df.drop (df.ix[:, 'B':'D'].columnas, eje = 1)

Producción:
6 69

Método # 4: Soltar columnas de un marco de datos usando loc[] y drop() método.

Elimina todas las columnas entre un nombre de columna específico y otro nombre de columna.

import pandas as pd

 

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

 

df.drop (df.loc[:, 'B':'D'].columnas, eje = 1)

Producción:
7 54
Nota: Diferente loc() y iloc() es iloc() excluir el último elemento de rango de columna.

Método # 5: Suelta columnas de un marco de datos de forma iterativa.

Elimina todas las columnas entre un nombre de columna específico y otro nombre de columna.

import pandas as pd

 

data = {

    'A':['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],

    'B':['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],

    'C':['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],

    'D':['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'],

    'E':['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5'] }

 

df = pd.DataFrame(data)

for col in df.columns:

    if 'A' in col:

        del df[col]

 

df

Producción:
8 35

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