Xóa cột trong excel bằng python

Xóa hoặc thả cột trong gấu trúc python bằng cách thực hiện bằng cách sử dụng hàm drop[]. Ở đây chúng ta sẽ tập trung vào việc Thả một cột và nhiều cột trong gấu trúc bằng cách sử dụng chỉ mục [hàm iloc[]], tên cột [hàm ix[]] và theo vị trí. Bỏ tên cột bắt đầu bằng, kết thúc bằng, chứa ký tự và cả biểu thức chính quy và hàm like %. Hãy xem ví dụ về từng

• Thả hoặc xóa cột trong gấu trúc theo tên cột bằng hàm drop[]
• Bỏ một cột và nhiều cột trong gấu trúc bằng cách sử dụng chỉ mục cột
• Thả hoặc xóa nhiều cột giữa hai chỉ mục cột bằng hàm iloc[]
• Thả nhiều cột giữa hai tên cột bằng hàm loc[] và ix[]
• Bỏ tên cột bắt đầu bằng, kết thúc bằng và chứa một ký tự
• Thả theo tên cột bằng biểu thức chính quy

Trước tiên hãy tạo khung dữ liệu

Tạo khung dữ liệu

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a DataFrame
d = {
    'Name':['Alisa','Bobby','jodha','jack','raghu','Cathrine',
            'Alisa','Bobby','kumar','Alisa','Alex','Cathrine'],
    'Country' : ["USA","UK","Germany","USA","India","France","USA","UK","India","USA","Canada","France"],
    'Age':[26,24,23,22,23,24,26,24,22,23,24,24],
    'Score':[85,63,55,74,31,77,85,63,42,62,89,77],
    'Scholarship':['Yes','No','Yes','Yes','Yes','No','No','Yes','No','No','Yes','Yes']}
 
df = pd.DataFrame[d,columns=['Name','Country','Age','Score','Scholarship']]
df

Khung dữ liệu kết quả sẽ là

Xóa hoặc thả cột trong pandas theo tên cột bằng hàm drop[]
Hãy xem ví dụ về cách thả cột theo tên trong python pandas

# drop a column based on name

df.drop['Age',axis=1]

Đoạn mã trên loại bỏ cột có tên 'Tuổi', đối số axis=1 biểu thị cột, do đó, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Thả một cột vào gấu trúc bằng cách sử dụng chỉ mục cột

Hãy xem một ví dụ về việc bỏ cột theo chỉ mục của nó trong python pandas

# drop a column based on column index

df.drop[df.columns[3],axis=1]

Trong ví dụ trên, cột có chỉ số 3 bị loại bỏ [cột thứ 4]. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Xóa một cột dựa trên tên cột

# delete a column

del df['Age']
df

Trong cột ví dụ trên có tên 'Tuổi' bị xóa. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Thả nhiều cột dựa trên tên cột trong gấu trúc

Hãy xem một ví dụ về cách thả nhiều cột theo tên trong python pandas

''' drop multiple column based on name'''
df.drop[['Age', 'Score'], axis = 1]

Đoạn mã trên loại bỏ các cột có tên 'Tuổi' và 'Điểm'. Đối số axis=1 biểu thị cột, vì vậy khung dữ liệu kết quả sẽ là

Thả nhiều cột dựa trên chỉ mục cột trong gấu trúc

Hãy xem một ví dụ về cách loại bỏ nhiều cột theo chỉ mục

''' drop multiple columns based on column index'''
df.drop[df.columns[[1,3]], axis = 1]

Trong ví dụ trên, cột có chỉ số 1 [cột thứ 2] và chỉ số 3 [cột thứ 4] bị loại bỏ. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Xóa nhiều cột vào giữa hai chỉ mục cột trong pandas
Hãy xem ví dụ về cách thả nhiều cột vào giữa hai chỉ mục bằng cách sử dụng hàm iloc[]

''' Remove columns between two column using index - using iloc[] '''

df.drop[df.iloc[:, 1:3], axis = 1]

Trong ví dụ trên, cột có chỉ số 1 [cột thứ 2] và chỉ số 2 [cột thứ 3] bị loại bỏ. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Thả nhiều cột giữa hai tên cột trong pandas

Hãy xem một ví dụ về cách thả nhiều cột giữa hai tên cột bằng cách sử dụng hàm ix[] và hàm loc[]

''' Remove columns between two column using column name - using ix[] '''

df.drop[df.ix[:, 'Country':'Score'].columns, axis = 1]

HOẶC

Trong ví dụ trên, tên cột bắt đầu từ “quốc gia” kết thúc cho đến khi “điểm số” bị xóa. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả với 3 cột bị xóa sẽ là

Thả nhiều cột bắt đầu bằng ký tự trong gấu trúc

Hãy xem một ví dụ về cách loại bỏ nhiều cột bắt đầu bằng một ký tự trong pandas bằng hàm loc[]

''' drop column name starts with a character '''

df.loc[:,~ df.columns.str.startswith['A']]

Trong ví dụ trên, tên cột bắt đầu bằng “A” sẽ bị loại bỏ. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Thả nhiều cột kết thúc bằng ký tự trong gấu trúc

Hãy xem một ví dụ về cách loại bỏ nhiều cột kết thúc bằng một ký tự bằng cách sử dụng hàm loc[]

# drop a column based on name

df.drop['Age',axis=1]

Trong ví dụ trên, tên cột kết thúc bằng “e” sẽ bị loại bỏ. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Thả nhiều cột chứa một ký tự [như%] trong pandas

Hãy xem một ví dụ về cách loại bỏ nhiều cột chứa một ký tự [như %] trong pandas bằng hàm loc[]

# drop a column based on name

df.drop['Age',axis=1]

Trong ví dụ trên, tên cột có chứa “sc” sẽ bị loại bỏ. case=False biểu thị cột bị loại bỏ bất kể trường hợp nào. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là

Xoá cột bằng biểu thức chính quy trong pandas – regex

Hãy xem một ví dụ về cách thả cột bằng biểu thức chính quy – regex

# drop a column based on name

df.drop['Age',axis=1]

Trong ví dụ trên, cột bắt đầu bằng “sc” sẽ bị loại bỏ khi sử dụng cụm từ thông dụng. Vì vậy, khung dữ liệu kết quả sẽ là