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.
-
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。
- 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。
- 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
。
- 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 columns
를 허용할 수 있습니다. 삭제할 컬럼 이름을 지정하세요. 다음은 drop()
메서드를 사용하여 성별 열을 삭제하는 샘플 코드입니다.
이렇게 하면 원본의 성별 열을 포함하지 않는 새 DataFrame df_drop
이 생성됩니다. 데이터세트 .
- 🎜
del
키워드 사용del
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 사용pop()
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_reindex
가 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!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

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

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

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

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

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.

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