Entendendo Matriz com Numpy e Python

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.
drop
para deletar coluna de DataFrameA 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.
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.
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.
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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