찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼Pandas에서 특정 열을 삭제하는 쉬운 방법

Pandas에서 특정 열을 삭제하는 쉬운 방법

Jan 10, 2024 pm 01:13 PM
pandas열 삭제빠른 시작

Pandas에서 특정 열을 삭제하는 쉬운 방법

빠른 시작: Pandas에서 지정된 열 삭제에 대한 팁

Pandas는 데이터를 처리하고 조작하기 위한 여러 가지 편리한 기능과 방법을 제공하는 강력한 데이터 분석 라이브러리입니다. 데이터를 분석하는 동안 데이터 세트에서 불필요한 열을 삭제해야 하는 경우가 있습니다. 이 기사에서는 Pandas에서 지정된 열을 삭제하는 기술을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

시작하기 전에 Pandas 라이브러리를 가져오고 열 삭제 작업을 보여주기 위한 샘플 데이터 세트를 만들어야 합니다.

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '年龄': [18, 20, 22],
        '性别': ['男', '女', '男'],
        '成绩': [90, 95, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

이제 이름, 나이, 성별, 성적이 포함된 데이터세트가 생겼습니다. 데이터 세트에서 성별 열을 제거한다고 가정해 보겠습니다. 이 목표를 달성하는 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

  1. drop() 메서드 사용
drop()方法

drop()方法可以接受一个参数columns,用于指定要删除的列名。以下是使用drop()方法删除性别列的示例代码:

df_drop = df.drop(columns=['性别'])

这样就会生成一个新的DataFrame df_drop,它不包含原始数据集中的性别列。

  1. 使用del关键字

在Python中,我们可以使用del关键字删除对象。对于DataFrame对象,我们可以使用类似的语法来删除列。以下是使用del关键字删除性别列的示例代码:

del df['性别']

这样就会直接删除原始数据集中的性别列。

  1. 使用pop()方法

pop()方法用于删除指定列,并返回被删除列的内容。以下是使用pop()方法删除性别列的示例代码:

sex = df.pop('性别')

这样就会删除原始数据集中的性别列,并将被删除列的内容赋值给变量sex

  1. 使用reindex()方法

reindex()方法可以用来重新索引DataFrame对象。如果我们将要删除的列的索引从DataFrame中删除,那么删除操作也会被执行。以下是使用reindex()方法删除性别列的示例代码:

df_reindex = df.reindex(columns=['姓名', '年龄', '成绩'])

这样就会生成一个新的DataFrame df_reindex,它不包含原始数据集中的性别列。

上述示例代码中的每种方法都可以实现删除指定列的功能。具体选择哪种方法取决于你的需求和个人喜好。

在实际应用中,我们可能会遇到更复杂的情况,例如删除多个列、删除不连续的列等。在这些情况下,你可以根据需要进行组合和调整上述方法。

总结:

本文介绍了在Pandas中删除指定列的几种常用方法:使用drop()方法、del关键字、pop()方法和reindex() drop() 메서드는 매개변수 columns를 허용할 수 있습니다. 삭제할 컬럼 이름을 지정하세요. 다음은 drop() 메서드를 사용하여 성별 열을 삭제하는 샘플 코드입니다.

rrreee

이렇게 하면 원본의 성별 열을 포함하지 않는 새 DataFrame df_drop이 생성됩니다. 데이터세트 .

    🎜del 키워드 사용
🎜Python에서는 del 키워드를 사용하여 객체를 삭제할 수 있습니다. DataFrame 객체의 경우 유사한 구문을 사용하여 열을 삭제할 수 있습니다. 다음은 del 키워드를 사용하여 성별 열을 삭제하는 예제 코드입니다. 🎜rrreee🎜이렇게 하면 원본 데이터 세트의 성별 열이 직접 삭제됩니다. 🎜
    🎜pop() 메소드 사용
🎜 pop() 메소드는 지정된 항목을 삭제하는 데 사용됩니다. 열 및 반환 삭제된 열의 내용입니다. 다음은 성별 열을 삭제하기 위해 pop() 메서드를 사용하는 예제 코드입니다. 🎜rrreee🎜이렇게 하면 원본 데이터 세트의 성별 열이 삭제되고 삭제된 열의 내용이 변수 성별. 🎜<ol start="4">🎜<code>reindex() 메서드 사용🎜reindex() 메서드를 사용하면 데이터프레임 객체. DataFrame에서 삭제할 컬럼의 인덱스를 삭제하면 삭제 작업도 수행됩니다. 다음은 reindex() 메서드를 사용하여 성별 열을 제거하는 샘플 코드입니다. 🎜rrreee🎜 이렇게 하면 원본의 성별 열을 포함하지 않는 새 DataFrame df_reindex가 생성됩니다. 데이터세트 . 🎜🎜위 샘플 코드의 각 메소드는 지정된 열을 삭제하는 기능을 달성할 수 있습니다. 선택하는 방법은 필요와 개인 취향에 따라 다릅니다. 🎜🎜실제 응용에서는 여러 열 삭제, 불연속 열 삭제 등 더 복잡한 상황에 직면할 수 있습니다. 이러한 경우 필요에 따라 위의 방법을 결합하고 조정할 수 있습니다. 🎜🎜요약: 🎜🎜이 기사에서는 Pandas에서 지정된 열을 삭제하는 몇 가지 일반적인 방법을 소개합니다: drop() 메서드, del 키워드, pop( ) 메소드와 <code>reindex() 메소드. 단순히 단일 열 삭제이든 복잡한 작업이든 Pandas는 다양한 요구 사항을 충족할 수 있는 편리한 기능과 방법을 많이 제공합니다. 🎜🎜이 기사가 Pandas에서 지정된 열을 삭제하는 기술을 빠르게 시작하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 질문이나 제안 사항이 있으면 언제든지 우리와 공유해 주세요. 🎜

위 내용은 Pandas에서 특정 열을 삭제하는 쉬운 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
Numpy 배열은 배열 모듈을 사용하여 생성 된 배열과 어떻게 다릅니 까?Numpy 배열은 배열 모듈을 사용하여 생성 된 배열과 어떻게 다릅니 까?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

Numpy Array의 사용은 Python에서 어레이 모듈 어레이를 사용하는 것과 어떻게 비교됩니까?Numpy Array의 사용은 Python에서 어레이 모듈 어레이를 사용하는 것과 어떻게 비교됩니까?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

CTYPES 모듈은 파이썬의 어레이와 어떤 관련이 있습니까?CTYPES 모듈은 파이썬의 어레이와 어떤 관련이 있습니까?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

파이썬의 맥락에서 '배열'및 '목록'을 정의하십시오.파이썬의 맥락에서 '배열'및 '목록'을 정의하십시오.Apr 24, 2025 pm 03:41 PM

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

파이썬 목록은 변이 가능합니까? 파이썬 어레이는 어떻습니까?파이썬 목록은 변이 가능합니까? 파이썬 어레이는 어떻습니까?Apr 24, 2025 pm 03:37 PM

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python vs. C : 주요 차이점 이해Python vs. C : 주요 차이점 이해Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python vs. C : 프로젝트를 위해 어떤 언어를 선택해야합니까?Python vs. C : 프로젝트를 위해 어떤 언어를 선택해야합니까?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

파이썬 목표에 도달 : 매일 2 시간의 힘파이썬 목표에 도달 : 매일 2 시간의 힘Apr 20, 2025 am 12:21 AM

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

맨티스BT

맨티스BT

Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

ZendStudio 13.5.1 맥

ZendStudio 13.5.1 맥

강력한 PHP 통합 개발 환경

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

Atom Editor Mac 버전 다운로드

Atom Editor Mac 버전 다운로드

가장 인기 있는 오픈 소스 편집기