Pandas DataFrame 열을 삭제하는 방법

  1. del DataFrame 열을 삭제하는 방법
  2. df.drop DataFrame 열을 삭제하는 방법
  3. Pandas 에서 DataFrame 열을 삭제하는 df.pop 메소드

이 기사에서는 Pandas 에서 DataFrame 열을 삭제하는 다양한 방법을 소개합니다.

  • del 방법
  • df.drop 메소드
  • df.pop 메소드

이 기사에서 다른 방법을 설명하기 위해 동일한 DataFrame 을 사용할 것입니다.

>>> from pandas import DataFrame
>>> df = DataFrame.from_items(
    [('Alfa', [1, 2, 3]), 
     ('Bravo', [4, 5, 6]), 
     ('Charlie', [7,8, 9])], 
    orient='index', 
    columns=['A', 'B', 'C'])
>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9

del DataFrame 열을 삭제하는 방법

>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9
>>> del df['A']
>>> df
         B  C
Alfa     2  3
Bravo    5  6
Charlie  8  9

del df['col_name']은 이름이 col_name 인 DataFrame 열을 삭제합니다.

del 메소드의 한계는 한 번에 하나의 열만 삭제할 수 있다는 것입니다.

df.drop DataFrame 열을 삭제하는 방법

drop(self, labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

drop 메소드는 행 또는 열에서 지정된 labels 를 제거하거나 삭제합니다.

labels 는 단일 레이블 또는 목록과 같은 인덱스 또는 열 레이블이 될 수 있습니다.

axis 는 레이블이 index / row (0 또는 index) 또는 열 (1 또는 columns)에서 제거되는지 여부를 지정합니다.

index,columns 는 축을 지정하는 대안입니다. drop(labels, axis = 0)drop(index = labels)와 같으며,drop(labels, axis = 1)drop(column = labels)와 같습니다.

inplace 는 inplace = True 인 경우 DataFrame 이 제자리에서 수정되도록 지정하고, 그렇지 않으면 원래 DataFrame 이 수정되지 않은 상태로 새 DataFrame 을 반환합니다.

>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9
>>> df.drop(["B", "C"], axis=1)
         A
Alfa     1
Bravo    4
Charlie  7

## or equally
>>> df.drop(columns=["B", "C"])
         A
Alfa     1
Bravo    4
Charlie  7

## or drop the columns in place
>>> df.drop(columns=["B", "C"],inplace=True)
>>> df
         A
Alfa     1
Bravo    4
Charlie  7

Pandas 에서 DataFrame 열을 삭제하는 df.pop 메소드

df.pop(item)

DataFrame pop 메소드는 항목을 반환하고 DataFrame 에서 삭제합니다.

>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9
>>> df.pop("A")
Alfa       1
Bravo      4
Charlie    7
Name: A, dtype: int64
>>> df
         B  C
Alfa     2  3
Bravo    5  6
Charlie  8  9        

DataFrame 데이터는 위와 같이 수정됩니다.

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