Pandas 쉬운 방법: 지정된 열 작업 삭제

간결한 가이드: Pandas를 사용하여 특정 열을 삭제하는 방법, 특정 코드 예제가 필요합니다.

데이터 분석 및 처리에서 Pandas는 일반적으로 사용되는 도구로 강력한 데이터 구조 및 데이터 조작 기능을 제공합니다. 데이터를 처리하다 보면 불필요한 컬럼을 삭제해야 하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 Pandas를 사용하여 특정 열을 삭제하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

시작하기 전에 Pandas 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install pandas

먼저 Pandas 라이브러리를 가져와서 공통 별칭 pd를 도입해야 합니다.

import pandas as pd

다음으로 특정 열을 제거하는 방법을 보여주기 위해 샘플 데이터 세트를 만듭니다.

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Run 위 코드를 사용하면 다음과 같은 출력을 얻습니다.

   Name  Age         City
0   Tom   20     New York
1  Nick   21  Los Angeles
2  John   22      Chicago

이제 Pandas의 drop() 메서드를 사용하여 특정 열을 삭제할 수 있습니다. drop() 메소드는 삭제해야 하는 열을 지정하는 데 사용되는 columns 매개변수를 허용합니다. 다음은 열을 삭제하는 몇 가지 일반적인 방법입니다. drop()方法来删除特定列。drop()方法接受一个参数columns，用于指定需要删除的列。下面是一些常用的删除列的方法。

方法一：指定列名

我们可以直接通过列名删除列。以下是示例代码：

df = df.drop(columns=['Age'])
print(df)

输出结果为：

   Name         City
0   Tom     New York
1  Nick  Los Angeles
2  John      Chicago

方法二：指定列索引

除了使用列名，我们还可以通过列索引来删除列。以下是示例代码：

df = df.drop(df.columns[1], axis=1)
print(df)

输出结果为：

   Name         City
0   Tom     New York
1  Nick  Los Angeles
2  John      Chicago

在这个示例中，我们删除了索引为1的列（注意索引从0开始计数）。

方法三：删除多列

如果要删除多个列，我们可以在columns参数中传入一个包含多个列名（或列索引）的列表。以下是示例代码：

df = df.drop(columns=['Age', 'City'])
print(df)

输出结果为：

   Name
0   Tom
1  Nick
2  John

在这个示例中，我们同时删除了列'Age'和'City'。

总结起来，通过使用Pandas的drop()

방법 1: 컬럼 이름 지정

컬럼 이름을 통해 직접 컬럼을 삭제할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

rrreee

출력 결과는 다음과 같습니다. 🎜rrreee

방법 2: 열 인덱스 지정

🎜열 이름을 사용하는 것 외에도 열 인덱스별로 열을 삭제할 수도 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다. 🎜rrreee🎜출력은 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜이 예에서는 인덱스가 1인 열을 제거했습니다(인덱스는 0부터 계산되기 시작합니다). 🎜

방법 3: 여러 열 삭제

🎜여러 열을 삭제하려면 columns 매개변수에 여러 열 이름(또는 열 인덱스)이 포함된 목록을 전달할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다. 🎜rrreee🎜출력은 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜이 예에서는 'Age'와 'City' 열을 모두 삭제했습니다. 🎜🎜요약하자면 Pandas의 drop() 메서드를 사용하면 특정 열을 쉽게 삭제할 수 있습니다. 필요에 따라 컬럼 이름이나 컬럼 인덱스를 사용하여 작업을 수행할 수 있으며, 하나 이상의 컬럼을 삭제할 수 있습니다. 🎜🎜이 기사에 제공된 코드 예제가 Pandas에서 특정 열을 삭제하는 방법을 더 잘 익히는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이러한 방법을 유연하게 적용하면 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 🎜

위 내용은 Pandas 쉬운 방법: 지정된 열 작업 삭제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!