Warum funktioniert „del df.column_name' nicht zum Löschen von Spalten in Pandas?

Spalten aus einem Pandas-DataFrame löschen

Während die Verwendung von del df['column_name'] eine gültige Methode zum Entfernen von Spalten aus einem ist DataFrame: Das Verständnis, warum die alternative Syntax del df.column_name fehlschlägt, wirft Licht auf die tieferen Mechanismen von Pandas.

Grund für den Fehler von del df.column_name

Beim Zugriff auf eine Serie über df.column_name ist das resultierende Objekt eine Serie und keine Spalte. Dies liegt daran, dass Pandas DataFrames als zugrunde liegendes zweidimensionales Array speichert, wobei die Spalten durch Series-Objekte dargestellt werden. Daher kann die del-Anweisung die Spalte mit dieser Syntax nicht direkt entfernen.

Alternative Ansätze mit drop()

Stattdessen ist die bevorzugte Methode zum Löschen von Spalten die Verwendung von drop()-Funktion, die einen intuitiveren und konsistenteren Ansatz für die DataFrame-Manipulation bietet.

Syntaxoptionen für drop()

Die Funktion drop() verfügt abhängig von den angegebenen Parametern über mehrere Syntaxoptionen:

• df = df.drop('column_name', axis=1) : Löscht die angegebene Spalte nach Beschriftung, wobei axis=1 Spalten angibt.
• df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB']): Löscht mehrere Spalten nach Beschriftung.
• df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1): Löscht Spalten nach ihrem nullbasierten Index .
• df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True): Führt die aus Löschen an Ort und Stelle, ohne dass der DataFrame neu zugewiesen werden muss.

Fazit

Während das Löschen von Spalten mit del logisch erscheint, ist es in Pandas technisch falsch. Die Funktion drop() bietet eine geeignetere und vielseitigere Methode für diesen Vorgang und ermöglicht sowohl das Löschen auf Label- und Indexbasis als auch direkte Änderungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum funktioniert „del df.column_name' nicht zum Löschen von Spalten in Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!