Pandas Excluir Columna

  2. HowTo
  3. Howtos de Pandas Python
  4. Pandas Excluir Columna
Suraj Joshi 30 enero 2023
Pandas Pandas DataFrame Column Pandas Filter
  1. Pandas seleccionan todo excepto una columna usando la propiedad loc
  2. Pandas selecciona todo excepto una columna usando el método drop()
  3. Pandas selecciona todo excepto una columna usando el método difference()
Pandas Excluir Columna

Este tutorial explica cómo podemos seleccionar todas las columnas excepto una de un DataFrame en particular. Utilizaremos el siguiente ejemplo de DataFrame en este artículo.

import pandas as pd

stocks_df = pd.DataFrame(
    {
        "Stock": ["Amazon", "Tesla", "Facebook", "Boeing"],
        "Price(in $)": [3180, 835, 267, 209],
        "Sector": ["Technology", "Technology", "Technology", "Aircraft"],
    }
)

print("Stocks Dataframe:")
print(stocks_df, "\n")

Resultado:

Stocks Dataframe:
      Stock  Price(in $)      Sector
0    Amazon         3180  Technology
1     Tesla          835  Technology
2  Facebook          267  Technology
3    Boeing          209    Aircraft

Pandas seleccionan todo excepto una columna usando la propiedad loc

import pandas as pd

stocks_df = pd.DataFrame(
    {
        "Stock": ["Amazon", "Tesla", "Facebook", "Boeing"],
        "Price(in $)": [3180, 835, 267, 209],
        "Sector": ["Technology", "Technology", "Technology", "Aircraft"],
    }
)

print("Stocks Dataframe:")
print(stocks_df, "\n")

print("Stocks DataFrame excluding Sector Column:")
filtered_df = stocks_df.loc[:, stocks_df.columns != "Sector"]
print(filtered_df, "\n")

Resultado:

Stocks Dataframe:
      Stock  Price(in $)      Sector
0    Amazon         3180  Technology
1     Tesla          835  Technology
2  Facebook          267  Technology
3    Boeing          209    Aircraft

Stocks DataFrame excluding Sector Column:
      Stock  Price(in $)
0    Amazon         3180
1     Tesla          835
2  Facebook          267
3    Boeing          209

Selecciona todo excepto la columna Sector del DataFrame stocks_df, asigna el resultado a filtered_df, y luego muestra el contenido del filetered_df.

La propiedad loc selecciona los elementos basándose en las filas y columnas especificadas. El símbolo : antes de , en la propiedad loc especifica que debemos seleccionar todas las filas. En el caso de las columnas, hemos especificado que se seleccione sólo la columna cuyo nombre no sea Sector. Por lo tanto, seleccionará todas las columnas excepto la columna Sector.

Pandas selecciona todo excepto una columna usando el método drop()

Podemos eliminar las columnas especificadas de un DataFrame utilizando el método drop() estableciendo axis=1 en el método.

import pandas as pd

stocks_df = pd.DataFrame(
    {
        "Stock": ["Amazon", "Tesla", "Facebook", "Boeing"],
        "Price(in $)": [3180, 835, 267, 209],
        "Sector": ["Technology", "Technology", "Technology", "Aircraft"],
    }
)

print("Stocks Dataframe:")
print(stocks_df, "\n")

print("Stocks DataFrame excluding Sector Column:")
filtered_df = stocks_df.drop("Sector", axis=1)
print(filtered_df, "\n")

Resultado:

Stocks Dataframe:
      Stock  Price(in $)      Sector
0    Amazon         3180  Technology
1     Tesla          835  Technology
2  Facebook          267  Technology
3    Boeing          209    Aircraft

Stocks DataFrame excluding Sector Column:
      Stock  Price(in $)
0    Amazon         3180
1     Tesla          835
2  Facebook          267
3    Boeing          209

Se elimina la columna Sector del DataFrame stocks_df y se asigna el resultado a filtered_df.

También podemos excluir varias columnas de un DataFrame eliminando varias columnas con el método drop(). Proporcionamos una lista con los nombres de las columnas a eliminar como argumento del método drop().

import pandas as pd

stocks_df = pd.DataFrame(
    {
        "Stock": ["Amazon", "Tesla", "Facebook", "Boeing"],
        "Price(in $)": [3180, 835, 267, 209],
        "Sector": ["Technology", "Technology", "Technology", "Aircraft"],
    }
)

print("Stocks Dataframe:")
print(stocks_df, "\n")

print("Stocks DataFrame excluding Sector and Price Column:")
filtered_df = stocks_df.drop(["Sector", "Price(in $)"], axis=1)
print(filtered_df, "\n")

Resultado:

Stocks Dataframe:
      Stock  Price(in $)      Sector
0    Amazon         3180  Technology
1     Tesla          835  Technology
2  Facebook          267  Technology
3    Boeing          209    Aircraft

Stocks DataFrame excluding Sector and Price Column:
      Stock
0    Amazon
1     Tesla
2  Facebook
3    Boeing

Excluye las columnas Price(in $) y Sector del DataFrame stocks_df.

Pandas selecciona todo excepto una columna usando el método difference()

import pandas as pd

stocks_df = pd.DataFrame(
    {
        "Stock": ["Amazon", "Tesla", "Facebook", "Boeing"],
        "Price(in $)": [3180, 835, 267, 209],
        "Sector": ["Technology", "Technology", "Technology", "Aircraft"],
    }
)

print("Stocks Dataframe:")
print(stocks_df, "\n")

print("Stocks DataFrame excluding Sector Column:")
filtered_df = stocks_df[stocks_df.columns.difference(["Sector"])]
print(filtered_df, "\n")

Resultado:

Stocks Dataframe:
      Stock  Price(in $)      Sector
0    Amazon         3180  Technology
1     Tesla          835  Technology
2  Facebook          267  Technology
3    Boeing          209    Aircraft

Stocks DataFrame excluding Sector Column:
   Price(in $)     Stock
0         3180    Amazon
1          835     Tesla
2          267  Facebook
3          209    Boeing

Elimina la columna Sector del DataFrame stocks_df y asigna el resultado a filtered_df.

Autor: Suraj Joshi
Suraj Joshi avatar Suraj Joshi avatar

Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

LinkedIn

Artículo relacionado - Pandas DataFrame Column

Artículo relacionado - Pandas Filter