Pandas を使用して DataFrame 内の指定された列を削除するデータ処理テクニック

データ処理スキル: Pandas を使用して DataFrame 内の特定の列を削除する

データ分析と処理のプロセスにおいて、DataFrame 内の不要な列を削除することは、重要な作業の 1 つです。共通の要件。 Pandas は、Python でよく使われるデータ分析・処理ライブラリであり、豊富な機能と柔軟な操作方法を提供します。この記事では、Pandas を使用して DataFrame 内の特定の列を削除する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. まず、Pandas ライブラリをインポートし、デモンストレーション用の DataFrame を作成する必要があります:

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '性别': ['男', '女', '男', '女'],
        '年龄': [25, 30, 35, 28],
        '成绩': [80, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

上記のコードでは、名前、性別、年齢、および名前の 4 つの列を含む DataFrame を作成しました。

  姓名 性别  年龄  成绩
0  张三  男  25  80
1  李四  女  30  90
2  王五  男  35  85
3  赵六  女  28  95

2. 次に、Pandas を使用して DataFrame 内の特定の列を削除する方法を示します。

1. 単一列を削除するには、drop メソッドを使用します。

# 删除单个列
df_drop = df.drop('性别', axis=1)

print(df_drop)

上記のコードでは、drop メソッドを使用します。データフレームの「性別」列の 1 つの列を削除し、結果を新しいデータフレーム df_drop に保存します。 axis=1 は列が削除されることを意味し、結果は次のようになります:

  姓名  年龄  成绩
0  张三  25  80
1  李四  30  90
2  王五  35  85
3  赵六  28  95

2. リストを使用して複数の列を削除します

# 删除多个列
df_drop_multi = df.drop(['年龄', '成绩'], axis=1)

print(df_drop_multi)

In上記のコードでは、drop メソッドを使用して、DataFrame の 'age' 列と 'grade' 列を削除し、結果を新しい DataFrame df_drop_multi に保存します。結果は次のとおりです。

  姓名 性别
0  张三  男
1  李四  女
2  王五  男
3  赵六  女

3. リスト インデックスを直接使用して複数の列を削除

# 直接使用列表索引删除多个列
df_drop_iat = df[df.columns[[0, 2]]]

print(df_drop_iat)

上記のコードでは、DataFrame の columns 属性とリスト インデックスを使用して削除しますDataFrame の 'name' 列と 'age' 列を入力し、その結果を新しい DataFrame df_drop_iat に保存すると、結果は次のようになります:

  姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  35
3  赵六  28

3. 上記の例を通じて、 Pandas を使用して DataFrame を削除する方法を学習しました。特定の列に対するさまざまな方法とテクニックを学びました。これらの方法の選択は、実際のニーズと個人の好みによって決まります。

概要:

1. 単一または複数の列を削除するには、drop メソッドを使用します。これを示すには、axis=1 を指定する必要があります。列が削除されています。
2. リスト インデックスを使用して複数の列を削除します。保持する必要がある列は、df.columns プロパティを通じて直接選択できます。
3. 列を削除すると、元の DataFrame は変更されませんが、新しい DataFrame が返されます。

Pandas が提供する柔軟な操作と豊富な機能により、DataFrame 内のデータを簡単に処理および管理し、さまざまなデータ分析と処理のニーズを満たすことができます。

以上がPandas を使用して DataFrame 内の指定された列を削除するデータ処理テクニックの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。