HOWTO · Pandas
Pandas Excluir Columna
Este tutorial explica cómo podemos obtener todas las columnas de un DataFrame excepto una columna en particular.
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Este tutorial explica cómo podemos seleccionar todas las columnas excepto una de un DataFrame en particular. Utilizaremos el siguiente ejemplo de DataFrame en este artículo.
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")
Resultado:
Stocks Dataframe:
Stock Price(in $) Sector
0 Amazon 3180 Technology
1 Tesla 835 Technology
2 Facebook 267 Technology
3 Boeing 209 Aircraft
Pandas seleccionan todo excepto una columna usando la propiedad loc
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")
Resultado:
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
Selecciona todo excepto la columna Sector del DataFrame stocks_df, asigna el resultado a filtered_df, y luego muestra el contenido del filetered_df.
La propiedad loc selecciona los elementos basándose en las filas y columnas especificadas. El símbolo : antes de , en la propiedad loc especifica que debemos seleccionar todas las filas. En el caso de las columnas, hemos especificado que se seleccione sólo la columna cuyo nombre no sea Sector. Por lo tanto, seleccionará todas las columnas excepto la columna Sector.
Pandas selecciona todo excepto una columna usando el método drop()
Podemos eliminar las columnas especificadas de un DataFrame utilizando el método drop() estableciendo axis=1 en el método.
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")
Resultado:
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
Se elimina la columna Sector del DataFrame stocks_df y se asigna el resultado a filtered_df.
También podemos excluir varias columnas de un DataFrame eliminando varias columnas con el método drop(). Proporcionamos una lista con los nombres de las columnas a eliminar como argumento del método drop().
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")
Resultado:
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
Excluye las columnas Price(in $) y Sector del DataFrame stocks_df.
Pandas selecciona todo excepto una columna usando el método difference()
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")
Resultado:
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
Elimina la columna Sector del DataFrame stocks_df y asigna el resultado a filtered_df.
