Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Memadam Lajur dengan Selamat daripada Pandas DataFrame?

Bagaimana untuk Memadam Lajur dengan Selamat daripada Pandas DataFrame?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-12-16 13:57:15
asal
361 orang telah melayarinya

How to Safely Delete Columns from a Pandas DataFrame?

Memadamkan Lajur daripada Pandas DataFrame

Semasa menggunakan kata kunci del pada DataFrame itu sendiri (del df.column_name) mungkin kelihatan intuitif, ia bukan kaedah yang disyorkan untuk memadamkan lajur dalam Panda. Ralat yang tidak dijangka boleh timbul kerana kata kunci del mengalih keluar keseluruhan lajur daripada objek DataFrame, bukan hanya nilainya.

Pendekatan Pilihan: Menggunakan Kaedah drop()

The cara yang betul untuk mengalih keluar lajur daripada DataFrame adalah melalui kaedah drop(). Ia membenarkan penyasaran dan kawalan yang tepat ke atas proses pemadaman. Sintaks umum ialah:

df = df.drop('column_name', axis=1)
Salin selepas log masuk

di mana 1 mewakili nombor paksi untuk lajur (0 adalah untuk baris). Pendekatan ini memastikan bahawa hanya lajur yang ditentukan dipadamkan, meninggalkan data yang tinggal utuh.

Sintaks Alternatif: Menggunakan Kata Kunci lajur

Sintaks alternatif untuk drop() ialah untuk menggunakan kata kunci lajur:

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])
Salin selepas log masuk

Kaedah ini amat berguna apabila memadamkan berbilang lajur.

Pengubahsuaian Di Tempat

Jika anda ingin mengubah suai DataFrame asal tanpa penugasan semula, gunakan:

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)
Salin selepas log masuk

Menjatuhkan Nombor Lajur

Untuk memadamkan lajur mengikut kedudukannya (nombor) bukannya label, gunakan:

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index
Salin selepas log masuk

Menggunakan Sintaks Teks

Serupa dengan kata kunci lajur, anda juga boleh menggunakan sintaks teks untuk menentukan lajur yang akan digugurkan:

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memadam Lajur dengan Selamat daripada Pandas DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan