HOWTO · Pandas
Pandas Excluir Coluna
Este tutorial explica como podemos obter todas as colunas de um DataFrame, excepto uma coluna em particular.
Este tutorial explica como podemos seleccionar todas as colunas excepto uma de um DataFrame em particular. Neste artigo, utilizaremos o exemplo abaixo DataFrame.
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 Seleccionar Tudo Excepto Uma Coluna Utilizando a Propriedade 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 todos excepto a coluna Sector a partir do stocks_df DataFrame, atribui o resultado ao filtered_df, e depois exibe o conteúdo do filetered_df.
A propriedade loc selecciona os elementos com base nas linhas e colunas especificadas. O símbolo : antes de , na propriedade loc especifica que precisamos de seleccionar todas as linhas. Para as colunas, especificámos para seleccionar apenas a coluna cujo nome não é Sector. Assim, seleccionará todas as colunas excepto a coluna Sector.
Pandas Seleccionar todas, excepto uma coluna Utilizando o drop() Método
Podemos largar colunas especificadas de um DataFrame utilizando o método drop(), definindo axis=1 no 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
Larga a coluna Sector do stocks_df DataFrame e atribui o resultado ao filtered_df.
Também podemos excluir várias colunas de um DataFrame, deixando cair várias colunas utilizando o método drop(). Fornecemos uma lista de nomes de colunas a serem abandonadas como argumento para o 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
Exclui as colunas Price(in $) e Sector do stocks_df DataFrame.
Pandas Seleccione Tudo Excepto Uma Coluna Utilizando o 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
Deixa cair a coluna Sector do stocks_df DataFrame e atribui o resultado ao filtered_df.
