Wie lösche ich Spalten effizient aus einem Pandas DataFrame?

Spalten aus einem Pandas-DataFrame löschen: Die Dualität der Ansätze aufdecken

In Pandas ist das Entfernen von Spalten aus einem DataFrame der Schlüssel zur effizienten Datenmanipulation. Obwohl der Zugriff auf Spalten über df['column_name'] bekannt ist, können Versuche, mit del df.column_name zu löschen, auf Widerstand stoßen.

Grund für die Asymmetrie

Die Unterscheidung zwischen Methoden zum Löschen von Spalten ergibt sich aus der inhärenten Trennung zwischen den darin enthaltenen DataFrame- und Series-Objekten. Bei der Arbeit mit Serien ist del eine effektive Methode zum Entfernen. Bei der Interaktion mit einem DataFrame verlagert sich der Fokus jedoch von einzelnen Serien auf die kollektive Sammlung.

Die Kraft des Drops

Um eine Spalte in Pandas effektiv zu entfernen, erweist sich die Drop-Methode als das Nonplusultra Lösung. Mit seiner Fähigkeit, sowohl benannte als auch nummerierte Spalten zu entfernen, bietet drop eine vielseitige und effiziente Option:

• Entfernen benannter Spalten: df = df.drop('column_name', axis= 1)
• Entfernen mehrerer benannter Spalten: df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])
• Spaltenentfernung nach Nummer: df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3] ], Achse=1)

Zusätzlich Überlegungen

• In-Place-Änderungen: Um eine Neuzuweisung zu vermeiden, verwenden Sie df.drop('column_name', axis=1, inplace=True), um die Spalte direkt zu löschen.
• Textsyntax: df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True) bietet eine Alternative zum listenbasierten Ansatz zur Angabe mehrerer Spalten.

Wenn Sie diese Nuancen beim Löschen von Spalten berücksichtigen, können Sie Pandas DataFrames besser bearbeiten mit Präzision und Effizienz.

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