Рубрики
Без рубрики

Панда падает колонны и строки

1. Функция Syntax PandaS () Pandas Drop () Функция PandaS DataFrame Drop () позволяет удалять столбцы и строки. Функциональный синтаксис Drop (): падение (я,

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

1. Pandas Drop () Синтаксис функции

Функция Pandas DataFrame Drop () позволяет удалять столбцы и строки. Синтаксис функции Drop ():

drop(
    self,
    labels=None,
    axis=0,
    index=None,
    columns=None,
    level=None,
    inplace=False,
    errors="raise"
)
  • этикетки : Метки для удаления из DataFrame. Он используется с «оси» для идентификации рядов или имен столбцов.
  • Ось : Возможные значения {0 или «индекс», 1 или «столбцы»}, по умолчанию 0. Он используется с «метками», чтобы указать строки или столбцы.
  • индекс : Индексы для удаления из DataFrame.
  • Колонны : столбцы, чтобы падать из DataFrame.
  • Уровень : Используется для указания уровня Infase Multiindex DataFrame.
  • в помещении Если true ИСТИНА, источник DataFrame изменен, и ни один не возвращается. Значение по умолчанию является ложным, источник DataFrame остается неизменным, и возвращается новый объект DataFrame.
  • Ошибки : Возможные значения {«игнорировать», «ROINE»}, по умолчанию «Rising». Если dataframe не имеет указанной метки, keyerror поднимается. Если мы укажем ошибки как «игнорировать», ошибка подавлена, и удаляются только существующие метки.

Давайте рассмотрим некоторые из примеров использования функции PandaS DataFrame Drop ().

2. Панды падения колонны

Мы можем бросить один столбец, а также несколько столбцов из DataFrame.

2.1) Снимите один столбец

import pandas as pd

d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Meghna', 'David'], 'ID': [1, 2, 3], 'Role': ['CEO', 'CTO', 'Editor']}

source_df = pd.DataFrame(d1)

print(source_df)

# drop single column
result_df = source_df.drop(columns='ID')
print(result_df)

Выход:

     Name  ID    Role
0  Pankaj   1     CEO
1  Meghna   2     CTO
2   David   3  Editor

     Name    Role
0  Pankaj     CEO
1  Meghna     CTO
2   David  Editor

2.2) Снимите несколько столбцов

result_df = source_df.drop(columns=['ID', 'Role'])
print(result_df)

Выход:

     Name
0  Pankaj
1  Meghna
2   David

3. Панды падения ряда

Давайте посмотрим на некоторые примеры, чтобы отбросить одну строку и несколько строк из объекта DataFrame.

3.1) Снимите один ряд

import pandas as pd

d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Meghna', 'David'], 'ID': [1, 2, 3], 'Role': ['CEO', 'CTO', 'Editor']}

source_df = pd.DataFrame(d1)

result_df = source_df.drop(index=0)
print(result_df)

Выход:

     Name  ID    Role
1  Meghna   2     CTO
2   David   3  Editor

3.2) Снимите несколько строк

result_df = source_df.drop(index=[1, 2])
print(result_df)

Выход:

     Name  ID Role
0  Pankaj   1  CEO

4. Капля столбцов DataFrame и строки на месте

Мы можем указать Inplace = True Чтобы отбросить колонны и строки из самого источника DataFrame. В этом случае никто не возвращается из вызова функции Drop ().

import pandas as pd

d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Meghna', 'David'], 'ID': [1, 2, 3], 'Role': ['CEO', 'CTO', 'Editor']}

source_df = pd.DataFrame(d1)

source_df.drop(columns=['ID'], index=[0], inplace=True)
print(source_df)

Выход:

     Name    Role
1  Meghna     CTO
2   David  Editor

5. Использование ярлыков и оси для падения колонн и строк

Это не рекомендуемый подход к удалению рядов и столбцов. Но приятно знать, потому что параметры «индекс» и «столбцов» были введены для падения () функции в Pandas версии 0.21.0. Таким образом, вы можете встретить его для более старого кода.

import pandas as pd

d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Meghna', 'David'], 'ID': [1, 2, 3], 'Role': ['CEO', 'CTO', 'Editor']}

source_df = pd.DataFrame(d1)

# drop rows
result_df = source_df.drop(labels=[0, 1], axis=0)
print(result_df)

# drop columns
result_df = source_df.drop(labels=['ID', 'Role'], axis=1)
print(result_df)

Выход:

    Name  ID    Role
2  David   3  Editor

     Name
0  Pankaj
1  Meghna
2   David

6. Подавление ошибок в снижении колонн и рядов

Если DataFrame не содержит данные этикетки, KeeRror повышен.

result_df = source_df.drop(columns=['XYZ'])

Выход:

KeyError: "['XYZ'] not found in axis"

Мы можем подавить эту ошибку, указав Ошибки = «игнорировать» в вызове функции drop ().

result_df = source_df.drop(columns=['XYZ'], errors='ignore')
print(result_df)

Выход:

     Name  ID    Role
0  Pankaj   1     CEO
1  Meghna   2     CTO
2   David   3  Editor

7. Заключение

Pandas DataFrame Drop () – это очень полезная функция для отброса нежелательных столбцов и строк. Есть еще две функции, которые расширяют функциональность Drop ().

  1. drop_duplates () Удалить дубликаты строки
  2. Dropna () Чтобы удалить строки и столбцы с отсутствующими значениями

8. Ссылки