Löschen Einer Zeile/Spalte

Manchmal liefern bestimmte Spalten keine wertvollen Informationen, weshalb es vorteilhaft sein kann, sie zu entfernen. Die pandas-Bibliothek bietet dafür die drop()-Methode an.

python

index: gibt die zu löschenden Zeilenindizes an (wird verwendet, wenn axis=0);
columns: identifiziert die zu löschenden Spaltennamen (wird verwendet, wenn axis=1);
axis: wählen Sie, ob Labels aus den Zeilen (0) oder Spalten (1) entfernt werden sollen. Der Standardwert ist 0.

Wir beginnen mit der Untersuchung des DataFrames:


              1234567
            
import pandas as pd 

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Wir bemerken, dass die 'continent'-Spalte zahlreiche fehlende Werte enthält, was sie weniger informativ macht. Folglich werden wir sie entfernen.


              12345678
            
import pandas

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(countries_data)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)

Aufgabe

Swipe to start coding

Wir haben ein DataFrame namens audi_cars. Ihre Aufgabe ist es, die Spalte 'capital' zu entfernen.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 9

Löschen Einer Zeile/Spalte

Manchmal liefern bestimmte Spalten keine wertvollen Informationen, weshalb es vorteilhaft sein kann, sie zu entfernen. Die pandas-Bibliothek bietet dafür die drop()-Methode an.

python

index: gibt die zu löschenden Zeilenindizes an (wird verwendet, wenn axis=0);
columns: identifiziert die zu löschenden Spaltennamen (wird verwendet, wenn axis=1);
axis: wählen Sie, ob Labels aus den Zeilen (0) oder Spalten (1) entfernt werden sollen. Der Standardwert ist 0.

Wir beginnen mit der Untersuchung des DataFrames:


              1234567
            
import pandas as pd 

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Wir bemerken, dass die 'continent'-Spalte zahlreiche fehlende Werte enthält, was sie weniger informativ macht. Folglich werden wir sie entfernen.


              12345678
            
import pandas

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(countries_data)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)

Aufgabe

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