HOWTO · Pandas
Selezionare le colonne del DataFrame Pandas
Questo tutorial spiega come possiamo selezionare le colonne da un Pandas DataFrame indicizzando o utilizzando i metodi DataFrame.drop() e DataFrame.filter().
Questo tutorial spiega come possiamo selezionare le colonne da un Pandas DataFrame indicizzando o usando i metodi DataFrame.drop() e DataFrame.filter().
Useremo il DataFrame df come sotto per spiegare come possiamo selezionare le colonne da un Pandas DataFrame.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
"B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
"C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
"D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
"E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
}
)
print(df)
Produzione:
A B C D E
0 302 100 300 10 4
1 504 300 400 15 5
2 708 400 350 5 6
3 103 200 100 0 7
4 343 400 1000 2 8
5 565 700 400 7 9
Seleziona colonne da un DataFrame Pandas utilizzando l’operazione di indicizzazione
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
"B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
"C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
"D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
"E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
}
)
derived_df = df[["A", "C", "E"]]
print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")
Produzione:
The initial DataFrame is:
A B C D E
0 302 100 300 10 4
1 504 300 400 15 5
2 708 400 350 5 6
3 103 200 100 0 7
4 343 400 1000 2 8
5 565 700 400 7 9
The DataFrame with A,C and E columns is:
A C E
0 302 300 4
1 504 400 5
2 708 350 6
3 103 100 7
4 343 1000 8
5 565 400 9
Seleziona le colonne A, C e E dal DataFrame df e assegna queste colonne al DataFrame derivato_df.
Selezionare le colonne da un DataFrame Pandas utilizzando il metodo DataFrame.drop()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
"B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
"C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
"D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
"E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
}
)
derived_df = df.drop(["B", "D"], axis=1)
print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")
Produzione:
The initial DataFrame is:
A B C D E
0 302 100 300 10 4
1 504 300 400 15 5
2 708 400 350 5 6
3 103 200 100 0 7
4 343 400 1000 2 8
5 565 700 400 7 9
The DataFrame with A,C and E columns is:
A C E
0 302 300 4
1 504 400 5
2 708 350 6
3 103 100 7
4 343 1000 8
5 565 400 9
Elimina le colonne B e D dal DataFrame df e assegna le colonne rimanenti a derived_df. In alternativa, seleziona tutte le colonne tranne B e D e le assegna al DataFrame derived_df.
Seleziona colonne da un DataFrame Pandas usando il metodo DataFrame.filter()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"A": [302, 504, 708, 103, 343, 565],
"B": [100, 300, 400, 200, 400, 700],
"C": [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
"D": [10, 15, 5, 0, 2, 7],
"E": [4, 5, 6, 7, 8, 9],
}
)
derived_df = df.filter(["A", "C", "E"])
print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")
Produzione:
The initial DataFrame is:
A B C D E
0 302 100 300 10 4
1 504 300 400 15 5
2 708 400 350 5 6
3 103 200 100 0 7
4 343 400 1000 2 8
5 565 700 400 7 9
The DataFrame with A,C and E columns is:
A C E
0 302 300 4
1 504 400 5
2 708 350 6
3 103 100 7
4 343 1000 8
5 565 400 9
Estrae o filtra le colonne A, C e E dal DataFrame df e lo assegna al DataFrame derived_df.
