Python에서 Pandas DataFrame의 컬럼(columns) 삭제 방법[예시코드 포함]

Python Pandas 컬럼 삭제 방법으로는 drop, pop, del 문과 같은 다양한 방법과 열 인덱스를 사용하여 DataFrame에서 열을 삭제할 수 있습니다.

 

drop 메서드를 사용하여 열 이름과 축(열의 경우 1)을 지정하여 DataFrame에서 열을 삭제할 수 있습니다. 다음 코드는 "col3" 열을 삭제합니다.

df = df.drop('col3', axis=1)

 

pop 메서드를 사용하여 DataFrame에서 열을 삭제하고 해당 값을 반환할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 "col3" 열을 삭제하고 해당 값을 반환합니다.

col3_values = df.pop('col3')

 

del 문을 사용하여 DataFrame에서 열을 삭제할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 "col3" 열을 삭제합니다.

del df['col3']

 

열의 인덱스를 지정하여 열을 삭제할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 두 번째 열을 삭제합니다.

df = df.drop(df.columns[1], axis=1)

 

drop 메서드는 기본적으로 지정된 열이 제거된 새 DataFrame을 반환하므로 원래 데이터 프레임을 수정하려면 원래 DataFrame 변수에 다시 할당해야 합니다.

column 이름 list을 drop 메서드에 전달하여 여러 열을 삭제할 수도 있습니다.

df = df.drop(['col1','col2'], axis=1)

 

del 문을 사용하거나 열 인덱스를 사용하여 열을 삭제하면 원래 DataFrame이 수정된다는 점도 주목할 가치가 있습니다. pop 메서드를 사용하면 제거된 열의 값을 반환하므로 나중에 사용할 수 있도록 변수에 저장할 수 있습니다.

할당 연산자와 함께 drop 메서드를 사용하여 원본 DataFrame을 업데이트하거나 삭제된 열의 값을 유지하려는 경우 pop 메서드를 사용하는 것이 좋습니다.

 

 

다음은 다양한 방법을 사용하여 DataFrame에서 여러 열을 삭제하는 예입니다.

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9], 'col4': [10, 11, 12]})

# Using the drop method
df = df.drop(['col1','col2'], axis=1)
print(df)
'''
   col3  col4
0     7    10
1     8    11
2     9    12
'''

# Using the pop method
col1_values = df.pop('col3')
col2_values = df.pop('col4')
print(df)
'''
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2]
'''
print(col1_values)
# [7, 8, 9]

# Using the del statement
del df['col1']
del df['col2']
print(df)
'''
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2]
'''

# Using the column index
df = df.drop(df.columns[0:2], axis=1)
print(df)
'''
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2]
'''

이 예에서 볼 수 있듯이 각 방법을 사용하면 DataFrame에서 하나 이상의 열을 삭제할 수 있습니다.

 

drop 메서드는 지정된 열이 제거된 새 DataFrame을 반환하고 pop 메서드는 제거된 열의 값을 반환하고 열을 제거하여 원래 데이터 프레임을 수정합니다.

del은 열을 제거하여 원본 DataFrame을 수정하고 열 인덱스 메서드도 열을 제거하여 원본 DataFrame을 수정합니다.

 

삭제된 열의 값을 유지할지 여부와 원본 DataFrame을 업데이트할지 여부에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

drop 방법은 삭제된 열의 값을 유지하지 않고 원본 DataFrame을 업데이트하려는 경우에 가장 적합합니다.

pop 방법은 삭제된 열의 값을 유지하려는 경우에 가장 적합합니다.

del 문과 열 인덱스 방법은 삭제된 열의 값을 유지하지 않고 원본 DataFrame을 업데이트하려는 경우에 가장 적합합니다.