Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
07 Июл 2023
1 мин
1626

Выбор нескольких столбцов в DataFrame Pandas

Иногда при работе с наборами данных в Pandas нужно выбрать несколько столбцов из существующего DataFrame и создать из них новый DataFrame. Это может быть полезно

Иногда при работе с наборами данных в Pandas нужно выбрать несколько столбцов из существующего DataFrame и создать из них новый DataFrame. Это может быть полезно во многих случаях, например, когда необходимо провести анализ только определенных столбцов данных.

Пример проблемы

Представим, что есть DataFrame, который содержит данные о студентах:

import pandas as pd

data = {
    'Имя': ['Алексей', 'Виктория', 'Сергей', 'Елена'],
    'Возраст': [23, 20, 22, 21],
    'Специальность': ['Математика', 'Физика', 'Химия', 'Биология'],
    'Средний балл': [4.5, 4.7, 4.1, 4.2]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Вывод:

        Имя  Возраст Специальность  Средний балл
0    Алексей       23    Математика           4.5
1   Виктория       20       Физика           4.7
2     Сергей       22        Химия           4.1
3      Елена       21     Биология           4.2

Теперь предположим, что нам нужно создать новый DataFrame, который содержит только имена студентов и их специальности.

Решение

Для этого можно использовать двойные квадратные скобки [[ ]]. Внутри вторых скобок указываются имена столбцов, которые нужно выбрать.

df1 = df[['Имя', 'Специальность']]

print(df1)

Вывод:

        Имя Специальность
0    Алексей    Математика
1   Виктория       Физика
2     Сергей        Химия
3      Елена     Биология

Таким образом, df1 теперь является новым DataFrame, который содержит только имена студентов и их специальности.

Курсы по программированию
Помогаем получить новую профессию с гарантией трудоустройства!
Подробнее
Курсы по программированию

Заключение

Выбор нескольких столбцов из DataFrame в Pandas — это простая и часто используемая операция. Основная идея здесь — использовать двойные квадратные скобки для выбора нужных столбцов. Это позволяет быстро и эффективно создавать новые DataFrame из существующих данных.

Тест на профориентацию
За 10 минут узнайте, как ваш опыт пригодиться в IT индустрии
Подробнее
Тест на профориентацию

Добавить комментарий