Aprende Eliminación de una Fila/Columna

En ocasiones, ciertas columnas pueden no aportar información valiosa, por lo que resulta conveniente eliminarlas. La biblioteca pandas ofrece el método drop() para este propósito.

drop(index, columns, axis)

index: especifica los índices de las filas que se eliminarán (se utiliza cuando axis=0);
columns: identifica los nombres de las columnas que se eliminarán (se utiliza cuando axis=1);
axis: permite elegir si se eliminan etiquetas de las filas (0) o columnas (1). El valor predeterminado es 0.

Comience examinando el DataFrame:


              1234567
            
import pandas as pd 

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Puede observar que la columna 'continent' contiene muchos valores faltantes, por lo que resulta menos informativa. Elimine esta columna.


              12345678
            
import pandas

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(countries_data)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)

Tarea

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Se proporciona un DataFrame llamado audi_cars.

Eliminar la columna 'capital' y guardar el DataFrame resultante en la variable audi_cars.

Solución

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Sección 1. Capítulo 9

single

Pregunte a AI

Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla

Suggested prompts:

Can you explain what happens if I try to drop a column that doesn't exist?

How can I remove multiple columns at once?

What if I want to drop rows instead of columns?

Awesome!

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