Pandas 제외 열
Suraj Joshi
2023년1월30일
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Pandas는
loc
속성을 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다 -
Pandas는
drop()
메서드를 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다 -
Pandas는
difference()
메서드를 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다
이 자습서에서는 특정 DataFrame에서 하나를 제외한 모든 열을 선택하는 방법을 설명합니다. 이 기사에서는 아래 예제 DataFrame을 사용합니다.
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")
출력:
Stocks Dataframe:
Stock Price(in $) Sector
0 Amazon 3180 Technology
1 Tesla 835 Technology
2 Facebook 267 Technology
3 Boeing 209 Aircraft
Pandas는loc
속성을 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다
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")
출력:
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
stocks_df
DataFrame에서Sector
열을 제외한 모든 열을 선택하고 결과를filtered_df
에 할당 한 다음filetered_df
의 내용을 표시합니다.
loc
속성은 지정된 행과 열을 기반으로 요소를 선택합니다. loc
속성에서,
앞의:
기호는 모든 행을 선택해야 함을 지정합니다. 열의 경우 이름이 Sector
가 아닌 열만 선택하도록 지정했습니다. 따라서 Sector
열을 제외한 모든 열을 선택합니다.
Pandas는drop()
메서드를 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다
메서드에서axis = 1
을 설정하여drop()
메서드를 사용하여 DataFrame에서 지정된 열을 삭제할 수 있습니다.
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")
출력:
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
stocks_df
DataFrame에서Sector
열을 삭제하고 결과를filtered_df
에 할당합니다.
또한drop()
메서드를 사용하여 여러 열을 삭제하여 DataFrame에서 여러 열을 제외 할 수도 있습니다. 우리는drop()
메소드에 대한 인수로 삭제할 열 이름 목록을 제공합니다.
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")
출력:
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
stocks_df
DataFrame에서Price(in $)
및Sector
열을 제외합니다.
Pandas는difference()
메서드를 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다
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")
출력:
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
stocks_df
DataFrame에서Sector
열을 삭제하고 결과를filtered_df
에 할당합니다.
작가: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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