Pandas-Spalte ausschließen

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Suraj Joshi 30 Januar 2023
Pandas Pandas DataFrame Column Pandas Filter
  1. Pandas Wählen Sie alle außer einer Spalte mit der Eigenschaft loc aus
  2. Pandas Wählen Sie alle außer einer Spalte mit der Methode drop() aus
  3. Pandas Wählen Sie alle außer einer Spalte mit der Methode different() aus
Pandas-Spalte ausschließen

Dieses Tutorial erklärt, wie wir alle Spalten außer einer bestimmten Spalte aus einem DataFrame auswählen können. Wir werden in diesem Artikel den untenstehenden Beispiel-DataFrame verwenden.

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")

Ausgabe:

Stocks Dataframe:
      Stock  Price(in $)      Sector
0    Amazon         3180  Technology
1     Tesla          835  Technology
2  Facebook          267  Technology
3    Boeing          209    Aircraft

Pandas Wählen Sie alle außer einer Spalte mit der Eigenschaft loc aus

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")

Ausgabe:

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

Es werden alle außer der Spalte Sector aus dem DataFrame stocks_df ausgewählt, das Ergebnis wird filtered_df zugewiesen und dann der Inhalt von filetered_df angezeigt.

Die Eigenschaft loc wählt die Elemente anhand der angegebenen Zeilen und Spalten aus. Das Symbol : vor , in der Eigenschaft loc gibt an, dass alle Zeilen ausgewählt werden sollen. Für die Spalten haben wir angegeben, dass nur die Spalte ausgewählt werden soll, deren Name nicht Sector ist. Es werden also alle Spalten außer der Spalte Sector ausgewählt.

Pandas Wählen Sie alle außer einer Spalte mit der Methode drop() aus

Wir können bestimmte Spalten aus einem DataFrame mit der Methode drop() entfernen, indem wir in der Methode axis=1 setzen.

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")

Ausgabe:

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

Es wird die Spalte Sector aus dem DataFrame stocks_df entfernt und das Ergebnis wird filtered_df zugewiesen.

Wir können auch mehrere Spalten aus einem DataFrame ausschließen, indem wir mehrere Spalten mit der Methode drop() ausschließen. Als Argument für die Methode drop() geben wir eine Liste mit den Namen der zu löschenden Spalten an.

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")

Ausgabe:

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

Es werden die Spalten Preis(in $) und Branche aus dem stocks_df DataFrame ausgeschlossen.

Pandas Wählen Sie alle außer einer Spalte mit der Methode different() aus

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")

Ausgabe:

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

Es entfernt die Spalte Sector aus dem DataFrame stock_df und weist das Ergebnis filtered_df zu.

Autor: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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