วิธีเลือกคอลัมน์ทั้งหมดยกเว้นหนึ่งคอลัมน์ในนุ่น

ฉันมีชื่อไฟล์ลักษณะเช่นนี้:

import pandas
import numpy as np
df = DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
df
      a         b         c         d
0  0.418762  0.042369  0.869203  0.972314
1  0.991058  0.510228  0.594784  0.534366
2  0.407472  0.259811  0.396664  0.894202
3  0.726168  0.139531  0.324932  0.906575

ฉันจะรับคอลัมน์ทั้งหมดได้column bอย่างไร

เมื่อคอลัมน์ไม่ใช่ MultiIndex df.columnsเป็นเพียงอาร์เรย์ของชื่อคอลัมน์ดังนั้นคุณสามารถทำได้:

df.loc[:, df.columns != 'b']

          a         c         d
0  0.561196  0.013768  0.772827
1  0.882641  0.615396  0.075381
2  0.368824  0.651378  0.397203
3  0.788730  0.568099  0.869127

ixอย่าใช้ มันเลิก วิธีการทำสิ่งนี้ที่อ่านง่ายที่สุดและมีสำนวนคือdf.drop():

>>> df

          a         b         c         d
0  0.175127  0.191051  0.382122  0.869242
1  0.414376  0.300502  0.554819  0.497524
2  0.142878  0.406830  0.314240  0.093132
3  0.337368  0.851783  0.933441  0.949598

>>> df.drop('b', axis=1)

          a         c         d
0  0.175127  0.382122  0.869242
1  0.414376  0.554819  0.497524
2  0.142878  0.314240  0.093132
3  0.337368  0.933441  0.949598

โปรดทราบว่าโดยค่าเริ่มต้น.drop()จะไม่ทำงานภายใน แม้จะมีชื่อลางร้าย แต่dfก็ไม่เป็นอันตรายโดยกระบวนการนี้ หากคุณต้องการที่จะลบอย่างถาวรbจากการทำdfdf.drop('b', inplace=True)

df.drop()ยังรับรายชื่อของป้ายกำกับเช่นdf.drop(['a', 'b'], axis=1)จะลดลงคอลัมน์และab

df[df.columns.difference(['b'])]

Out: 
          a         c         d
0  0.427809  0.459807  0.333869
1  0.678031  0.668346  0.645951
2  0.996573  0.673730  0.314911
3  0.786942  0.719665  0.330833

คุณสามารถใช้ได้ df.columns.isin()

df.loc[:, ~df.columns.isin(['b'])]

เมื่อคุณต้องการวางหลายคอลัมน์ทำได้ง่ายเพียง:

df.loc[:, ~df.columns.isin(['col1', 'col2'])]

นี่เป็นอีกวิธีหนึ่ง:

df[[i for i in list(df.columns) if i != '<your column>']]

คุณเพียงส่งคอลัมน์ทั้งหมดเพื่อแสดงยกเว้นคอลัมน์ที่คุณไม่ต้องการ

การปรับเปลี่ยนเล็กน้อยอีกอย่างเพื่อ @Salvador Dali ทำให้รายการของคอลัมน์ไม่รวม:

df[[i for i in list(df.columns) if i not in [list_of_columns_to_exclude]]]

หรือ

df.loc[:,[i for i in list(df.columns) if i not in [list_of_columns_to_exclude]]]

ฉันคิดว่าวิธีที่ดีที่สุดที่จะทำคือวิธีที่ @Salvador Dali พูดถึง ไม่ใช่ว่าคนอื่นผิด

เพราะเมื่อคุณมีชุดข้อมูลที่คุณต้องการเลือกหนึ่งคอลัมน์และวางลงในตัวแปรเดียวและคอลัมน์ที่เหลือลงในอีกคอลัมน์หนึ่งเพื่อการเปรียบเทียบหรือเพื่อการคำนวณ จากนั้นการวางคอลัมน์ของชุดข้อมูลอาจไม่ช่วยได้ แน่นอนมีกรณีการใช้งานสำหรับที่เช่นกัน

x_cols = [x for x in data.columns if x != 'name of column to be excluded']

จากนั้นคุณสามารถใส่คอลเลกชันของคอลัมน์เหล่านั้นในตัวแปรx_colsเป็นตัวแปรอื่นเช่นx_cols1การคำนวณอื่น ๆ

ex: x_cols1 = data[x_cols]

นี่คือแลมบ์ดาบรรทัดเดียว:

df[map(lambda x :x not in ['b'], list(df.columns))]

ก่อน :

import pandas
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
df

       a           b           c           d
0   0.774951    0.079351    0.118437    0.735799
1   0.615547    0.203062    0.437672    0.912781
2   0.804140    0.708514    0.156943    0.104416
3   0.226051    0.641862    0.739839    0.434230

หลัง :

df[map(lambda x :x not in ['b'], list(df.columns))]

        a          c          d
0   0.774951    0.118437    0.735799
1   0.615547    0.437672    0.912781
2   0.804140    0.156943    0.104416
3   0.226051    0.739839    0.434230