Seleccionar Pandas DataFrame Colunas

  1. Seleccionar colunas de uma DataFrame Pandas utilizando a operação de indexação
  2. Selecciona as colunas de um DataFrame Pandas utilizando o DataFrame.drop() Método
  3. Seleccione Colunas de uma DataFrame Pandas utilizando o DataFrame.filter() Método

Este tutorial explica como podemos seleccionar colunas de um Pandas DataFrame indexando ou utilizando os métodos DataFrame.drop() e DataFrame.filter().

Utilizaremos o método DataFrame df como abaixo para explicar como podemos seleccionar colunas de um 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)

Resultado:

     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

Seleccionar colunas de uma DataFrame Pandas utilizando a operação de indexação

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")

Resultado:

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 

Selecciona as colunas A, C, e E do DataFrame df e atribui estas colunas ao DataFrame derived_df.

Selecciona as colunas de um DataFrame Pandas utilizando o DataFrame.drop() Método

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")

Resultado:

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 

Deixa cair as colunas B e D da DataFrame df e atribui as restantes colunas ao derived_df. Em alternativa, selecciona todas as colunas excepto B e D e atribui-as à DataFrame derived_df.

Seleccione Colunas de uma DataFrame Pandas utilizando o DataFrame.filter() Método

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")

Resultado:

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

Extrai ou filtra as colunas A, C, e E do DataFrame df e atribui-o ao DataFrame derived_df.

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