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Ao trabalhar com dados em Python, a biblioteca Pandas é uma ferramenta poderosa para manipulação e análise de dados. Uma tarefa comum que você pode encontrar é a necessidade de deletar uma coluna de um DataFrame. Vamos explorar como fazer isso de forma eficaz.
![Dados em uma tabela.](https://hub.asimov.academy/wp-content/uploads/2024/03/data-1024x684.jpg)
Usando o Método drop
para deletar coluna de DataFrame
A maneira mais confiável de remover uma coluna no Pandas é usando o método drop
. Esse método é versátil e pode ser usado para excluir tanto linhas quanto colunas. Para deletar uma coluna, você deve especificar o parâmetro axis
como 1
. Veja como você pode fazer isso:
df = df.drop('nome_da_coluna', axis=1)
Nessa linha de código, df
representa o seu DataFrame, e 'nome_da_coluna'
é o nome da coluna que você deseja remover.
O Pandas também oferece uma maneira mais intuitiva de excluir colunas usando a palavra-chave columns
:
df = df.drop(columns=['nome_da_coluna_A', 'nome_da_coluna_B'])
Essa sintaxe é particularmente útil quando você deseja excluir várias colunas de uma só vez.
Deletando Colunas de um DataFrame In-Place
Se você deseja remover a coluna sem criar uma nova variável, você pode usar o parâmetro inplace=True
ao chamar o método drop
:
df.drop('nome_da_coluna', axis=1, inplace=True)
Isso modificará o seu DataFrame diretamente, sem a necessidade de criar um novo.
Deletando Colunas de um DataFrame pela sua Posição
Às vezes, você pode querer excluir uma coluna pela sua posição na tabela, em vez de usar o nome da coluna. Você pode fazer isso referenciando o índice da coluna:
df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)
Neste exemplo, as colunas nas posições de índice 0, 1 e 3 serão removidas do DataFrame.
Resumo
Em resumo, para deletar uma coluna de um DataFrame do Pandas, é melhor usar o método drop
com os parâmetros apropriados. Lembre-se de que você pode excluir colunas pelo nome ou pelo índice, e pode escolher se deseja modificar o DataFrame in-place. O método drop
foi introduzido no Pandas v0.21, tornando-o a escolha preferida para lidar com a exclusão de colunas em versões modernas do Pandas.
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