pandas는 drop 메소드와 del 연산자를 사용하여 열을 삭제할 수 있습니다. 자세한 소개: 1. drop 메소드를 사용하여 샘플 DataFrame을 생성하고 삭제할 열 이름을 결정합니다. 2. del 연산자를 사용하여 삭제할 열을 결정하고 del 연산자를 사용하여 열을 삭제합니다.
이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Python 버전 3.11.4, DELL G3 컴퓨터.
Pandas 데이터 프레임(DataFrame)에서 열을 삭제하려면 drop 메서드나 del 연산자를 사용할 수 있습니다. 아래에서는 두 가지 방법을 모두 자세히 설명하므로 필요에 맞는 방법을 선택할 수 있습니다.
방법 1: 삭제 방법 사용
드롭 방법은 Pandas에서 행이나 열을 삭제하는 일반적인 방법입니다. 열을 삭제하는 단계는 다음과 같습니다.
1단계: 삭제할 열 결정
먼저 삭제할 열 이름(문자열 또는 목록)을 결정해야 합니다.
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 确定要删除的列名称 column_to_drop = 'B'
또는 여러 열을 삭제하려면 목록에 열 이름을 저장할 수 있습니다.
columns_to_drop = ['B', 'C']
2단계: drop 메서드를 사용하여 열을 삭제합니다.
drop 메서드를 사용하고 직접 지정합니다. 열을 삭제하려면 axis=1 매개변수를 사용하세요. 다음 예에서는 단일 및 다중 열을 삭제합니다.
# 删除单列 df = df.drop(column_to_drop, axis=1) # 删除多列 df = df.drop(columns_to_drop, axis=1)
방법 2: del 연산자 사용
열을 삭제하는 또 다른 방법은 Python의 del 연산자를 사용하는 것입니다. 이 메서드는 재할당이 필요하지 않으며 DataFrame을 직접 수정합니다.
1단계: 삭제할 컬럼 결정
drop 방식과 마찬가지로 삭제할 컬럼 이름을 먼저 확인해야 합니다.
del 연산자를 사용하여 열 삭제
# 删除单列 del df[column_to_drop] # 删除多列 for col in columns_to_drop: del df[col]
Notes
drop 메서드를 사용하든 del 연산자를 사용하든 Pandas 데이터 작업은 레이블 기반이므로 주의하세요. 삭제할 열 이름은 DataFrame의 실제 열 이름입니다. 열 이름의 철자가 틀리면 오류가 발생합니다.
열을 삭제하기 전에 삭제 작업은 되돌릴 수 없으므로 대규모 작업을 수행하기 전에 백업을 수행하는 것이 좋습니다.
요약
이 두 가지 방법을 사용하면 필요에 따라 Pandas에서 열을 삭제할 수 있습니다. drop 방법이나 del 연산자를 사용하도록 선택하는 것은 개인 취향과 작업 흐름에 따라 다릅니다. drop 메소드는 보다 유연한 옵션을 제공하며 삭제된 DataFrame을 직접 생성할 수 있습니다. del 연산자는 더 직접적이며 간단한 열 삭제 작업에 적합합니다. 특정 시나리오에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 작업 효율성을 높이는 데 매우 중요합니다.
위 내용은 팬더에서 열을 삭제하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!