HOWTO · Pandas

Pandas 제외 열

이 자습서에서는 특정 열을 제외한 DataFrame의 모든 열을 얻는 방법을 설명합니다.

작성자 Suraj Joshi게시일 2021-02-09업데이트 2023-01-30
이 페이지의 내용

이 자습서에서는 특정 DataFrame에서 하나를 제외한 모든 열을 선택하는 방법을 설명합니다. 이 기사에서는 아래 예제 DataFrame을 사용합니다.

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")

출력:

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

Pandas는loc 속성을 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다

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")

출력:

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

stocks_df DataFrame에서Sector 열을 제외한 모든 열을 선택하고 결과를filtered_df에 할당 한 다음filetered_df의 내용을 표시합니다.

loc 속성은 지정된 행과 열을 기반으로 요소를 선택합니다. loc 속성에서,앞의:기호는 모든 행을 선택해야 함을 지정합니다. 열의 경우 이름이 Sector가 아닌 열만 선택하도록 지정했습니다. 따라서 Sector열을 제외한 모든 열을 선택합니다.

Pandas는drop()메서드를 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다

메서드에서axis = 1을 설정하여drop()메서드를 사용하여 DataFrame에서 지정된 열을 삭제할 수 있습니다.

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")

출력:

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

stocks_df DataFrame에서Sector 열을 삭제하고 결과를filtered_df에 할당합니다.

또한drop()메서드를 사용하여 여러 열을 삭제하여 DataFrame에서 여러 열을 제외 할 수도 있습니다. 우리는drop()메소드에 대한 인수로 삭제할 열 이름 목록을 제공합니다.

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")

출력:

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

stocks_df DataFrame에서Price(in $)및Sector 열을 제외합니다.

Pandas는difference()메서드를 사용하여 하나의 열을 제외한 모든 항목을 선택합니다

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")

출력:

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

stocks_df DataFrame에서Sector 열을 삭제하고 결과를filtered_df에 할당합니다.

작성자 소개

Suraj Joshi

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

작성자 프로필 보기
LinkedIn