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Apprendre à utiliser Pandas : Comment supprimer une colonne de données dans un DataFrame

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2024-01-13 14:39:061160parcourir

Apprendre à utiliser Pandas : Comment supprimer une colonne de données dans un DataFrame

Tutoriel Pandas : Comment supprimer une colonne de données dans un DataFrame ?

Avec la demande croissante d'analyse de données, la bibliothèque Pandas de Python est devenue l'un des outils importants pour les analystes de données. Pandas fournit de puissantes fonctions de manipulation et de traitement des données. Une opération courante consiste à supprimer une certaine colonne de données dans un DataFrame. Cet article présentera en détail comment utiliser Pandas pour supprimer une colonne de données dans un DataFrame et fournira des exemples de code spécifiques.

Avant de commencer, vous devez d'abord installer la bibliothèque Pandas. Pandas peut être installé dans un environnement Python à l'aide de la commande suivante :

pip install pandas

Une fois l'installation terminée, la bibliothèque Pandas peut être importée via le code suivant :

import pandas as pd

Ensuite, nous utiliserons un exemple de DataFrame pour démontrer l'opération de suppression Colonnes. Supposons que nous ayons un DataFrame nommé data contenant les données suivantes : data的DataFrame,包含以下数据:

   A   B   C   D
0  1   2   3   4
1  5   6   7   8
2  9  10  11  12

现在,我们希望删除列C。可以使用drop方法来实现这个目标。drop方法接受一个参数labels,用于指定要删除的标签(列名),并返回一个新的DataFrame。

以下是删除列C的代码示例:

data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]})

data = data.drop('C', axis=1)

在这个示例中,我们首先使用pd.DataFrame方法创建了一个名为data的DataFrame,然后使用drop方法删除了列C。注意,我们使用axis=1参数来指定删除列。如果没有指定axis参数,默认情况下将删除行。

经过这个操作后,data的内容将变成以下样子:

   A   B   D
0  1   2   4
1  5   6   8
2  9  10  12

除了使用drop方法之外,还可以使用Python的del关键字来删除列。以下是使用del关键字删除列C的代码示例:

data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]})

del data['C']

同样,删除列之后,data的内容将变成以下样子:

   A   B   D
0  1   2   4
1  5   6   8
2  9  10  12

除了以上两种方法外,还可以使用pop方法来删除列,并返回被删除的列。以下是使用pop方法删除列C的代码示例:

data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]})

C_column = data.pop('C')

在这个示例中,C_column将保存被删除的列C的内容。删除列之后,data的内容和之前的示例一样。

综上所述,本文介绍了如何使用Pandas删除DataFrame中的某一列数据。通过drop方法、del关键字和poprrreee

Maintenant, nous voulons supprimer la colonne C. Vous pouvez utiliser la méthode drop pour atteindre cet objectif. La méthode drop accepte un paramètre labels, qui permet de spécifier les étiquettes (noms de colonnes) à supprimer, et renvoie un nouveau DataFrame.

Voici un exemple de code pour supprimer la colonne C : 🎜rrreee🎜Dans cet exemple, nous créons d'abord un DataFrame nommé data en utilisant la méthode pd.DataFrame, puis Column C a été supprimé à l'aide de la méthode drop. Notez que nous utilisons le paramètre axis=1 pour spécifier la colonne à supprimer. Si le paramètre axis n'est pas spécifié, les lignes seront supprimées par défaut. 🎜🎜Après cette opération, le contenu des data deviendra le suivant : 🎜rrreee🎜En plus d'utiliser la méthode drop, vous pouvez également utiliser le del mot-clé pour supprimer des colonnes. Voici un exemple de code pour supprimer la colonne C à l'aide du mot-clé <code>del : 🎜rrreee🎜De même, après avoir supprimé la colonne, le contenu des data ressemblera à ceci : 🎜rrreee 🎜En plus de ce qui précède En plus des deux méthodes, vous pouvez également utiliser la méthode pop pour supprimer des colonnes et renvoyer les colonnes supprimées. Voici un exemple de code pour supprimer la colonne C à l'aide de la méthode pop : 🎜rrreee🎜 Dans cet exemple, C_column enregistrera le contenu de la colonne C supprimée. Après avoir supprimé la colonne, le contenu de data est le même que dans l'exemple précédent. 🎜🎜Pour résumer, cet article explique comment utiliser Pandas pour supprimer une certaine colonne de données dans un DataFrame. Grâce à la méthode drop, au mot-clé del et à la méthode pop, vous pouvez facilement supprimer la colonne spécifiée et renvoyer un nouveau DataFrame ou la liste supprimée. 🎜🎜J'espère que cet article vous aidera à apprendre et à comprendre l'utilisation des Pandas ! 🎜

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