Pandas를 사용하여 DataFrame에서 지정된 열을 삭제하는 데이터 처리 기술

데이터 처리 기술: Pandas를 사용하여 DataFrame에서 특정 열 삭제

데이터 분석 및 처리 중에 DataFrame에서 불필요한 열을 삭제하는 것은 일반적인 요구 사항 중 하나입니다. Pandas는 Python에서 일반적으로 사용되는 데이터 분석 및 처리 라이브러리로, 풍부한 기능과 유연한 작업 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 DataFrame에서 특정 열을 삭제하는 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다.

1. 먼저 Pandas 라이브러리를 가져와서 데모용 DataFrame을 만들어야 합니다.

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '性别': ['男', '女', '男', '女'],
        '年龄': [25, 30, 35, 28],
        '成绩': [80, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

위 코드에서는 이름, 성별, 나이, 학년의 4개 열이 포함된 DataFrame을 만들고 인쇄했습니다. 결과는 다음과 같습니다 :

  姓名 性别  年龄  成绩
0  张三  男  25  80
1  李四  女  30  90
2  王五  男  35  85
3  赵六  女  28  95

2. 다음으로 Pandas를 사용하여 DataFrame에서 특정 열을 삭제하는 방법을 보여드리겠습니다.

1. drop 메소드를 사용하여 단일 열 삭제drop方法删除单个列

# 删除单个列
df_drop = df.drop('性别', axis=1)

print(df_drop)

以上代码中，我们使用drop方法删除了DataFrame中的'性别'列，并将结果保存在新的DataFrame df_drop中。axis=1表示删除的是列，结果如下：

  姓名  年龄  成绩
0  张三  25  80
1  李四  30  90
2  王五  35  85
3  赵六  28  95

2. 使用列表删除多个列

# 删除多个列
df_drop_multi = df.drop(['年龄', '成绩'], axis=1)

print(df_drop_multi)

以上代码中，我们使用drop方法删除了DataFrame中的'年龄'和'成绩'两列，并将结果保存在新的DataFrame df_drop_multi中，结果如下：

  姓名 性别
0  张三  男
1  李四  女
2  王五  男
3  赵六  女

3. 直接使用列表索引删除多个列

# 直接使用列表索引删除多个列
df_drop_iat = df[df.columns[[0, 2]]]

print(df_drop_iat)

以上代码中，我们使用DataFrame的columns属性和列表索引的方式删除了DataFrame中的'姓名'和'年龄'两列，并将结果保存在新的DataFrame df_drop_iat中，结果如下：

  姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  35
3  赵六  28

三、通过以上示例，我们学习了在使用Pandas中删除DataFrame中特定列的不同方法和技巧。这些方法的选择取决于实际需求以及个人偏好。

总结：

1. 使用drop方法删除单个或多个列，需要指定axis=1表示删除的是列。
2. 使用列表索引的方式删除多个列，可以直接通过df.columns
rrreee
3. 위 코드에서는 drop 메소드를 사용하여 DataFrame의 'gender' 열을 삭제했습니다. 결과를 새 DataFrame df_drop에 저장합니다. axis=1은 열이 삭제되었음을 의미하며 결과는 다음과 같습니다.
rrreee
목록을 사용하여 여러 열 삭제
rrreee🎜위 코드에서, 우리는 drop 을 사용합니다. 이 메소드는 DataFrame에서 'age' 및 'grade' 열을 삭제하고 결과를 새 DataFrame df_drop_multi에 저장합니다. 결과는 다음과 같습니다.
🎜목록 인덱스를 직접 사용하여 여러 열 삭제🎜🎜rrreee🎜위 코드에서는 DataFrame의 columns 속성과 목록 인덱스를 사용하여 '이름'과 DataFrame에 'age' 열을 추가하고 그 결과를 새 DataFrame df_drop_iat에 저장하면 결과는 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜 3. 위의 예를 통해 삭제하는 다양한 방법과 기술을 배웠습니다. Pandas를 사용하는 DataFrame의 특정 열. 이러한 방법의 선택은 개인적인 선호도뿐만 아니라 실제적인 필요에 따라 달라집니다. 🎜🎜요약: 🎜🎜🎜단일 또는 여러 열을 삭제하려면 drop 메서드를 사용하세요. 열이 삭제된다는 것을 나타내려면 axis=1을 지정해야 합니다. 🎜🎜목록 인덱스를 사용하여 여러 열을 삭제하려면 df.columns 속성을 ​​통해 유지해야 하는 열을 직접 선택할 수 있습니다. 🎜🎜열을 삭제하면 원본 DataFrame은 수정되지 않지만 새 DataFrame이 반환됩니다. 🎜🎜🎜Pandas가 제공하는 유연한 운영과 풍부한 기능을 통해 DataFrame의 데이터를 쉽게 처리하고 관리하여 다양한 데이터 분석 및 처리 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 🎜

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