Selezionare le colonne del DataFrame Pandas

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Suraj Joshi 30 gennaio 2023
Pandas Pandas DataFrame Column
  1. Seleziona colonne da un DataFrame Pandas utilizzando l’operazione di indicizzazione
  2. Selezionare le colonne da un DataFrame Pandas utilizzando il metodo DataFrame.drop()
  3. Seleziona colonne da un DataFrame Pandas usando il metodo DataFrame.filter()
Selezionare le colonne del DataFrame Pandas

Questo tutorial spiega come possiamo selezionare le colonne da un Pandas DataFrame indicizzando o usando i metodi DataFrame.drop() e DataFrame.filter().

Useremo il DataFrame df come sotto per spiegare come possiamo selezionare le colonne da un Pandas DataFrame.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
        "B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
        "C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
        "D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
        "E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
    }
)

print(df)

Produzione:

     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9

Seleziona colonne da un DataFrame Pandas utilizzando l’operazione di indicizzazione

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
        "B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
        "C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
        "D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
        "E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
    }
)

derived_df = df[["A", "C", "E"]]

print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")

print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")

Produzione:

The initial DataFrame is:
     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9 

The DataFrame with A,C and E columns is:
     A     C  E
0  302   300  4
1  504   400  5
2  708   350  6
3  103   100  7
4  343  1000  8
5  565   400  9

Seleziona le colonne A, C e E dal DataFrame df e assegna queste colonne al DataFrame derivato_df.

Selezionare le colonne da un DataFrame Pandas utilizzando il metodo DataFrame.drop()

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
        "B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
        "C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
        "D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
        "E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
    }
)

derived_df = df.drop(["B", "D"], axis=1)

print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")

print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")

Produzione:

The initial DataFrame is:
     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9 

The DataFrame with A,C and E columns is:
     A     C  E
0  302   300  4
1  504   400  5
2  708   350  6
3  103   100  7
4  343  1000  8
5  565   400  9

Elimina le colonne B e D dal DataFrame df e assegna le colonne rimanenti a derived_df. In alternativa, seleziona tutte le colonne tranne B e D e le assegna al DataFrame derived_df.

Seleziona colonne da un DataFrame Pandas usando il metodo DataFrame.filter()

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
        "B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
        "C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
        "D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
        "E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
    }
)

derived_df = df.filter(["A", "C", "E"])

print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")

print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")

Produzione:

The initial DataFrame is:
     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9 

The DataFrame with A,C and E columns is:
     A     C  E
0  302   300  4
1  504   400  5
2  708   350  6
3  103   100  7
4  343  1000  8
5  565   400  9

Estrae o filtra le colonne A, C e E dal DataFrame df e lo assegna al DataFrame derived_df.

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

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