Pandas Escludi colonna
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Pandas Seleziona tutto tranne una colonna usando la proprietà
loc
-
Pandas Seleziona tutto tranne una colonna usando il metodo
drop()
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Pandas Seleziona tutto tranne una colonna usando il metodo
difference()

Questo tutorial spiega come possiamo selezionare tutte le colonne tranne una da un particolare DataFrame. Useremo l’esempio di DataFrame di seguito in questo articolo.
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")
Produzione:
Stocks Dataframe:
Stock Price(in $) Sector
0 Amazon 3180 Technology
1 Tesla 835 Technology
2 Facebook 267 Technology
3 Boeing 209 Aircraft
Pandas Seleziona tutto tranne una colonna usando la proprietà 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")
Produzione:
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
Seleziona tutto tranne la colonna Sector
dal DataFrame Stock_df
, assegna il risultato a filtered_df
e quindi visualizza il contenuto di file_df
.
La proprietà loc
seleziona gli elementi in base a righe e colonne specificate. Il simbolo :
prima di ,
nella proprietà loc
specifica che dobbiamo selezionare tutte le righe. Per le colonne, abbiamo specificato di selezionare solo la colonna il cui nome non è Sector
. Quindi, selezionerà tutte le colonne tranne la colonna Sector
.
Pandas Seleziona tutto tranne una colonna usando il metodo drop()
Possiamo eliminare le colonne specificate da un DataFrame utilizzando il metodo drop()
impostando axis=1
nel metodo.
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")
Produzione:
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
Elimina la colonna Sector
dal DataFrame stock_df
e assegna il risultato a filtered_df
.
Possiamo anche escludere più colonne da un DataFrame rilasciando più colonne utilizzando il metodo drop()
. Forniamo una lista di nomi di colonne da rilasciare come argomento per il metodo 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")
Produzione:
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
Esclude le colonne Price(in $)
e Sector
dal DataFrame stocks_df
.
Pandas Seleziona tutto tranne una colonna usando il metodo 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")
Produzione:
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 colonna Sector
dal DataFrame stocks_df
e assegna il risultato a filtered_df
.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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