如何在Pandas中排除列

在这篇文章中，我们将讨论如何排除pandas数据框架中的列。

创建DataFrame

这里我们使用Python中的pandas库创建数据框架。

# import pandas module
import pandas as pd
 
# create food dataframe
data = pd.DataFrame({'food_id': [1, 2, 3, 4],
                     'name': ['idly', 'dosa', 'poori', 'chapathi'],
                     'city': ['delhi', 'goa', 'hyd', 'chennai'],
                     'cost': [12, 34, 21, 23]})
 
# display
data

输出:

如何排除列

使用dataframe.loc排除一列

我们可以通过使用loc函数从pandas数据框架中排除一列。这个函数根据位置来移除该列。

语法： dataframe.loc[ : , ddataframe.columns!='column_name']

在这里，我们将在python中使用loc()函数来排除带有姓名、城市和费用的列。

# exclude name column
print(data.loc[:, data.columns != 'name'])
 
# exclude city column
print(data.loc[:, data.columns != 'city'])
 
# exclude cost column
print(data.loc[:, data.columns != 'cost'])

输出:

如何排除列

使用dataframe.loc排除多个列

这里我们使用loc函数和isin运算符来排除多列的数据。

语法 :

dataframe.loc[:, ~dataframe.columns.isin([‘column1’,………………, ‘column n’])] 

示例:

在这个例子中，我们将使用isin操作符，从给定的数据框中排除name和food_id列。

# exclude name and food_id column
print(data.loc[:, ~data.columns.isin(['name', 'food_id'])])

输出:

如何排除列

从数据框架中删除该列

在这里，我们通过获取所有的列并删除所需的列，将列从数据框架中排除，并打印修改后的数据框架。

# printing the original dataframe
print(df)
 
# getting all the columns
my_cols = set(df.columns)
 
# removing the desired column
my_cols.remove('city')
 
my_cols = list(my_cols)
df2 = df[my_cols]
 
# printing the modified dataframe
print(df2)

输出: