В мире манипулирования и анализа данных безраздельно господствует библиотека Pandas на Python. Благодаря своей мощной структуре DataFrame Pandas предоставляет множество методов для выполнения различных операций с данными, включая удаление столбцов по индексу. В этой статье мы рассмотрим несколько разговорных методов выполнения этой задачи, а также примеры кода, иллюстрирующие каждый подход.

Метод 1: использование метода drop
Самый простой способ удалить столбцы по индексу в Pandas DataFrame — использовать метод drop. Просто передайте значения индексов столбцов, которые вы хотите поместить в виде списка, в параметр columns. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Drop columns by index
df_dropped = df.drop(columns=[0, 2])
print(df_dropped)

Выход:

   B
0  4
1  5
2  6

Метод 2: использование индексации с iloc
Другой способ удаления столбцов по индексу — использование функции индексирования атрибута ilocPandas. Этот метод позволяет вам указать индексы столбцов, которые вы хотите сохранить, эффективно удаляя остальные. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Drop columns by index using iloc
df_dropped = df.iloc[:, [1]]
print(df_dropped)

Выход:

   B
0  4
1  5
2  6

Метод 3: использование среза с iloc
Если вы хотите удалить диапазон столбцов по индексу, вы можете использовать срез с атрибутом iloc. Укажите диапазон индексов столбцов, которые вы хотите исключить, и Pandas вернет DataFrame без этих столбцов. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Drop columns by index using iloc and slicing
df_dropped = df.iloc[:, 1:]
print(df_dropped)

Выход:

   B  C
0  4  7
1  5  8
2  6  9

В этой статье мы рассмотрели три разговорных метода удаления столбцов по индексу в Pandas DataFrame. Используя метод drop, индексируя с помощью ilocили разрезая с помощью iloc, у вас есть ряд возможностей для удаления определенных столбцов на основе их индексов.. Эти методы пригодятся, когда вам нужно выполнить задачи по манипулированию данными или подготовить данные к анализу. Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим требованиям, и наслаждайтесь мощью Pandas в своих проектах обработки данных.