Seleccionar Pandas DataFrame Colunas
Suraj Joshi
30 janeiro 2023
- Seleccionar colunas de uma DataFrame Pandas utilizando a operação de indexação
-
Selecciona as colunas de um DataFrame Pandas utilizando o
DataFrame.drop()
Método -
Seleccione Colunas de uma DataFrame Pandas utilizando o
DataFrame.filter()
Método
![Seleccionar Pandas DataFrame Colunas](/img/Python-Pandas/ag-feature-image---Pandas-select-columns.webp)
Este tutorial explica como podemos seleccionar colunas de um Pandas DataFrame indexando ou utilizando os métodos DataFrame.drop()
e DataFrame.filter()
.
Utilizaremos o método DataFrame df
como abaixo para explicar como podemos seleccionar colunas de um 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)
Resultado:
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
Seleccionar colunas de uma DataFrame Pandas utilizando a operação de indexação
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")
Resultado:
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
Selecciona as colunas A
, C
, e E
do DataFrame df
e atribui estas colunas ao DataFrame derived_df
.
Selecciona as colunas de um DataFrame Pandas utilizando o DataFrame.drop()
Método
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")
Resultado:
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
Deixa cair as colunas B
e D
da DataFrame df
e atribui as restantes colunas ao derived_df
. Em alternativa, selecciona todas as colunas excepto B
e D
e atribui-as à DataFrame derived_df
.
Seleccione Colunas de uma DataFrame Pandas utilizando o DataFrame.filter()
Método
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")
Resultado:
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
Extrai ou filtra as colunas A
, C
, e E
do DataFrame df
e atribui-o ao DataFrame derived_df
.
Autor: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
LinkedInArtigo relacionado - Pandas DataFrame Column
- Como obter os cabeçalhos da coluna Pandas DataFrame como uma lista
- Como eliminar a coluna Pandas DataFrame
- Como Converter a Coluna DataFrame para DataTempo em Pandas
- Como obter a Soma da Coluna Pandas
- Como mudar a ordem das colunas Pandas DataFrame
- Como converter a coluna DataFrame em String em Pandas