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Pourquoi « del df.column_name » ne fonctionne-t-il pas pour supprimer des colonnes dans Pandas ?
Pourquoi « del df.column_name » ne fonctionne-t-il pas pour supprimer des colonnes dans Pandas ?
Suppression de colonnes d'un DataFrame Pandas
Bien que l'utilisation de del df['column_name'] soit une méthode valide pour supprimer des colonnes d'un DataFrame, comprendre pourquoi la syntaxe alternative del df.column_name échoue met en lumière les mécanismes plus profonds de Pandas.
Raison de l'échec de del df.column_name
Lors de l'accès à une série via df.column_name, l'objet résultant est une série, pas une colonne. En effet, Pandas stocke les DataFrames sous la forme d'un tableau bidimensionnel sous-jacent, avec des colonnes représentées par des objets Series. Par conséquent, l'instruction del ne peut pas supprimer la colonne directement en utilisant cette syntaxe.
Approches alternatives utilisant drop()
Au lieu de cela, la méthode préférée pour supprimer des colonnes consiste à utiliser la drop(), qui offre une approche plus intuitive et cohérente pour la manipulation du DataFrame.
Options de syntaxe pour drop()
La fonction drop() a plusieurs options de syntaxe en fonction des paramètres spécifiés :
- df = df.drop('column_name', axis=1) : Supprime la colonne spécifiée par étiquette, où axis=1 indique les colonnes.
- df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB']) : supprime plusieurs colonnes par étiquette.
- df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1) : supprime les colonnes par leur index de base zéro .
- df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True) : Effectue la suppression sur place sans avoir à réaffecter le DataFrame.
Conclusion
Bien que la suppression de colonnes à l'aide de del puisse sembler logique, elle est techniquement incorrecte dans Pandas . La fonction drop() fournit une méthode plus appropriée et plus polyvalente pour cette opération, permettant à la fois la suppression basée sur les étiquettes et les index, ainsi que les modifications sur place.
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