Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie lösche ich Spalten sicher aus einem Pandas DataFrame?

Wie lösche ich Spalten sicher aus einem Pandas DataFrame?

Dec 16, 2024 pm 01:57 PM

How to Safely Delete Columns from a Pandas DataFrame?

Löschen einer Spalte aus einem Pandas-DataFrame

Während die Verwendung des Schlüsselworts del im DataFrame selbst (del df.column_name) intuitiv erscheinen mag, Dies ist nicht die empfohlene Methode zum Löschen von Spalten in Pandas. Unerwartete Fehler können auftreten, weil das Schlüsselwort del die gesamte Spalte aus dem DataFrame-Objekt entfernt, nicht nur ihre Werte.

Bevorzugter Ansatz: Verwendung der drop()-Methode

Die Der richtige Weg, eine Spalte aus einem DataFrame zu entfernen, ist die Methode drop(). Es ermöglicht eine präzise Ausrichtung und Kontrolle des Löschvorgangs. Die allgemeine Syntax lautet:

df = df.drop('column_name', axis=1)
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wobei 1 die Achsennummer für Spalten darstellt (0 für Zeilen). Dieser Ansatz stellt sicher, dass nur die angegebene Spalte gelöscht wird und die verbleibenden Daten intakt bleiben.

Alternative Syntax: Verwendung des Schlüsselworts columns

Eine alternative Syntax für drop() ist So verwenden Sie das Schlüsselwort columns:

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])
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Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Sie mehrere löschen Spalten.

In-Place-Änderung

Wenn Sie den ursprünglichen DataFrame direkt ohne Neuzuweisung ändern möchten, verwenden Sie:

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)
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Löschen nach Spaltennummer

Um Spalten nach ihrer Position (Nummer) statt nach ihrer Beschriftung zu löschen, verwenden:

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index
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Textsyntax verwenden

Ähnlich wie das Schlüsselwort columns können Sie auch Textsyntax verwenden, um die zu löschenden Spalten anzugeben:

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lösche ich Spalten sicher aus einem Pandas DataFrame?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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