选择除了Pandas数据框架中的一个给定列之外的所有列

如果想要选择除了 Pandas 数据框架中的一个给定列之外的所有列,可以使用 Pandas 中的 .loc.iloc 方法。

下面是一个示例数据框:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Lisa', 'Chris', 'Jenny', 'Tom'],
        'Age': [24, 31, 45, 19, 26],
        'Sex': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Rio', 'Sydney']
       }

df = pd.DataFrame(data)

首先,可以使用 .loc 方法选择所有列,然后排除指定列。例如,以下代码选择所有列,然后排除名为 'Age' 的列:

new_df = df.loc[:, df.columns != 'Age']
print(new_df)

输出:

    Name Sex      City
0   John   M  New York
1   Lisa   F     Paris
2  Chris   M    London
3  Jenny   F       Rio
4    Tom   M    Sydney

其次,也可以使用 .iloc 方法选择所有列,然后排除指定列。例如,以下代码选择所有列,然后排除第二列后的所有列:

new_df = df.iloc[:, [0, 2, 3]]
print(new_df)

输出:

    Name Sex      City
0   John   M  New York
1   Lisa   F     Paris
2  Chris   M    London
3  Jenny   F       Rio
4    Tom   M    Sydney

总的来说,使用 .loc.iloc 方法都可以方便地选择除了指定列之外的所有列。具体哪种方法更适合取决于需要排除哪些列和上下文。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:选择除了Pandas数据框架中的一个给定列之外的所有列 - Python技术站

(1)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • Pandas-两列的所有组合

    为讲解Pandas中两列所有组合的方式,我们先准备一个样例数据集,包括两列数据”A”和”B”,如下: A B 1 a 2 b 3 c 为了在Pandas中获取这两列的所有组合,我们可以使用itertools模块。具体来说,我们可以将两列数据合并成一个DataFrame对象,并利用itertools.product()方法获取两列所有组合,如下: import…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Pandas中比较两列

    在Pandas中比较两列,可以通过以下步骤完成: 1. 导入pandas模块并读取数据 在开始之前,需要导入pandas模块。同时,还需要准备一份含有需要比较的两列数据的数据集。这里我们以读取CSV文件作为例子,读取的文件名为“data.csv”。 import pandas as pd df = pd.read_csv(‘data.csv’) 2. 创建新…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas数据类型之category的用法

    下面是对“Pandas数据类型之category的用法”的详细讲解攻略。 什么是category类型 Pandas中的category数据类型,称为分类数据类型,是针对具有固定数量的不同值的数据进行有效管理的数据类型。在这种数据类型中,重复的数据仅保存一次。 方便快捷地对这种数据进行分组和排序。 在数据集中,用户的性别、部门、优先级、状态、等级和类型等属性通…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何在Pandas中排除列

    在 Pandas 数据分析中,有时候我们需要从数据集中选择特定的列进行分析,而忽略掉其他的列。在这种情况下我们需要在 Pandas 中排除列。以下是在 Pandas 中排除列的完整攻略。 准备数据 首先,我们需要准备一份数据样本,这里以 Titanic 数据集为例: import pandas as pd # 读取数据集 df = pd.read_csv(‘…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解

    Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解 在数据处理中,CSV(逗号分割值)文件是非常常见的数据格式。Pandas是常用的处理表格数据的Python库,可以很方便地处理CSV文件。本文将为大家介绍使用Pandas处理CSV文件的完整攻略。 步骤一:安装Pandas库 如果电脑还没有安装Pandas库,可以通过命令行工具使用pip进行安装: pip…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas的相关系数与协方差实例

    下面是关于pandas的相关系数与协方差的实例攻略。 相关系数 相关系数定义 相关系数是一个用于衡量两个变量之间关联程度的指标,取值范围在-1到1之间。相关系数的绝对值越大,说明两个变量的关联程度越强,方向用其正负号表示,正号表示正相关,负号则表示负相关。当相关系数为0时,说明两个变量之间没有线性关联。 相关系数计算 使用pandas的corr()方法可以计…

    python 2023年5月14日
    00
  • Pandas 对多个数值进行分组并绘制结果

    Pandas是一个Python库,用于数据分析、数据挖掘、数据清洗和数据操作等,它功能强大、易于使用。在这里我们讲解如何对多个数值进行分组并绘制结果。 步骤1:导入必要的库 在使用Pandas进行数据操作之前,需要先导入相关库: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot a…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas最常用的5种聚合函数

    Pandas聚合函数(Aggregation Function)是一种数据处理函数,用于对数据进行汇总、统计和分析。在数据分析中,常常需要对数据进行聚合计算,如计算平均值、总和、标准差、方差等。Pandas提供了多种聚合函数,可以方便地对数据进行统计和分析。 Pandas聚合函数可以应用于Series和DataFrame对象,可以对整个序列或数据框进行聚合,…

    Pandas 2023年3月5日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部