Pandas DataFrame에서 열을 안전하게 삭제하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrame에서 열 삭제

DataFrame 자체(del df.column_name)에서 del 키워드를 사용하는 것이 직관적으로 보일 수 있지만, Pandas에서 열을 삭제하는 데 권장되는 방법은 아닙니다. del 키워드가 DataFrame 객체에서 값뿐만 아니라 전체 열을 제거하기 때문에 예기치 않은 오류가 발생할 수 있습니다.

선호되는 접근 방식: drop() 메서드 사용

DataFrame에서 열을 제거하는 올바른 방법은 drop() 메서드를 사용하는 것입니다. 이를 통해 삭제 프로세스를 정확하게 타겟팅하고 제어할 수 있습니다. 일반 구문은 다음과 같습니다.

df = df.drop('column_name', axis=1)

여기서 1은 열의 축 번호를 나타냅니다(0은 행의 경우). 이 접근 방식을 사용하면 지정된 열만 삭제되고 나머지 데이터는 그대로 유지됩니다.

대체 구문: 열 키워드 사용

drop()의 대체 구문은 다음과 같습니다. columns 키워드를 사용하려면:

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])

이 방법은 여러 항목을 삭제할 때 특히 유용합니다. columns.

내부 수정

재할당 없이 원본 DataFrame을 내부 수정하려면 다음을 사용하세요.

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

열 번호별 삭제

열 위치별로 삭제하려면 (숫자) 대신 다음을 사용합니다.

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

텍스트 구문 사용

columns 키워드와 유사하게 텍스트 구문을 사용하여 열을 지정할 수도 있습니다. 탈락:

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

위 내용은 Pandas DataFrame에서 열을 안전하게 삭제하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!