Pandas 튜토리얼: DataFrame에서 데이터 열을 삭제하는 방법은 무엇입니까?
데이터 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 Python의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석가에게 중요한 도구 중 하나가 되었습니다. Pandas는 강력한 데이터 조작 및 처리 기능을 제공합니다. 일반적인 작업 중 하나는 DataFrame에서 특정 데이터 열을 삭제하는 것입니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 DataFrame에서 데이터 열을 삭제하는 방법을 자세히 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
시작하기 전에 먼저 Pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. Pandas는 다음 명령을 사용하여 Python 환경에 설치할 수 있습니다.
pip install pandas
설치가 완료된 후 다음 코드를 통해 Pandas 라이브러리를 가져올 수 있습니다.
import pandas as pd
다음으로 샘플 DataFrame을 사용하여 삭제 작업을 보여 드리겠습니다. 열. 다음 데이터를 포함하는 data
라는 DataFrame이 있다고 가정합니다. data
的DataFrame,包含以下数据:
A B C D 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12
现在,我们希望删除列C。可以使用drop
方法来实现这个目标。drop
方法接受一个参数labels
,用于指定要删除的标签(列名),并返回一个新的DataFrame。
以下是删除列C的代码示例:
data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]}) data = data.drop('C', axis=1)
在这个示例中,我们首先使用pd.DataFrame
方法创建了一个名为data
的DataFrame,然后使用drop
方法删除了列C。注意,我们使用axis=1
参数来指定删除列。如果没有指定axis
参数,默认情况下将删除行。
经过这个操作后,data
的内容将变成以下样子:
A B D 0 1 2 4 1 5 6 8 2 9 10 12
除了使用drop
方法之外,还可以使用Python的del
关键字来删除列。以下是使用del
关键字删除列C的代码示例:
data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]}) del data['C']
同样,删除列之后,data
的内容将变成以下样子:
A B D 0 1 2 4 1 5 6 8 2 9 10 12
除了以上两种方法外,还可以使用pop
方法来删除列,并返回被删除的列。以下是使用pop
方法删除列C的代码示例:
data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]}) C_column = data.pop('C')
在这个示例中,C_column
将保存被删除的列C的内容。删除列之后,data
的内容和之前的示例一样。
综上所述,本文介绍了如何使用Pandas删除DataFrame中的某一列数据。通过drop
方法、del
关键字和pop
rrreee
drop
메서드를 사용할 수 있습니다. drop
메소드는 삭제할 레이블(열 이름)을 지정하는 데 사용되는 매개변수 labels
를 허용하고 새 DataFrame을 반환합니다. 다음은 C열을 삭제하는 코드 예시입니다. 🎜rrreee🎜이 예시에서는 먼저 pd.DataFrame
메서드를 사용하여 data
라는 이름의 DataFrame을 만든 다음 C열은 drop
메소드를 사용하여 삭제되었습니다. 삭제할 열을 지정하려면 axis=1
매개변수를 사용합니다. axis
매개변수를 지정하지 않으면 기본적으로 행이 삭제됩니다. 🎜🎜이 작업 후 data
의 내용은 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜 drop
메서드를 사용하는 것 외에도 Python의 del 키워드는 열을 삭제합니다. 다음은 <code>del
키워드를 사용하여 C 열을 삭제하는 코드 예제입니다. 🎜rrreee🎜 마찬가지로 열을 삭제한 후 data
의 내용은 다음과 같습니다. 🎜rrreee 🎜위의 두 가지 방법 외에도 pop
메서드를 사용하여 열을 삭제하고 삭제된 열을 반환할 수도 있습니다. 다음은 pop
메소드를 사용하여 C열을 삭제하는 코드 예입니다. 🎜rrreee🎜 이 예에서는 삭제된 C열의 내용을 C_column
에 저장합니다. 해당 열을 삭제한 후 data
의 내용은 이전 예와 동일합니다. 🎜🎜요약하자면, 이 글에서는 Pandas를 사용하여 DataFrame에서 특정 데이터 열을 삭제하는 방법을 소개합니다. drop
메소드, del
키워드 및 pop
메소드를 통해 쉽게 지정된 열을 삭제하고 새 DataFrame 또는 삭제된 목록을 반환할 수 있습니다. 🎜🎜이 기사가 Pandas의 사용법을 배우고 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다! 🎜위 내용은 Pandas 사용법 배우기: DataFrame에서 데이터 열을 삭제하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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