Ejemplo 1: soltar pandas de varias columnas
yourdf.drop(['columnheading1', 'columnheading2'], axis=1, inplace=True)
Ejemplo 2: soltar columnas pandas
df.drop(columns=['B', 'C'])
Ejemplo 3: cómo soltar columnas en pandas
>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df
A B C D
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
A D
0 0 3
1 4 7
2 8 11
OR
>>> df.drop(columns=['B', 'C'])
A D
0 0 3
1 4 7
2 8 11
Ejemplo 4: lista desplegable de columnas pandas
df.drop([item for item in total_cols if item not in columns_in_use], axis=)
Ejemplo 5: eliminar columnas de una python de marco de datos
df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1) # df.columns is zero-based pd.Index
Ejemplo 6: Python – columnas de marco de datos es una lista – soltar
# Df with a coulmn (dims) that contain list
key1 = 'site channel fiscal_week'.split()
key2 = 'site dude fiscal_week'.split()
key3 = 'site eng fiscal_week'.split()
keys = pd.DataFrame({'key': [1,2,3],
'dims': [key1,key2,key3]})
# Output
dims key
[site, channel, fiscal_week] 1
[site, dude, fiscal_week] 2
[site, eng, fiscal_week] 3
# Solution
keys['reduced_dims'] = keys['dims'].apply(
lambda row: [val for val in row if val != 'fiscal_week']
)
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