Creando vistas en Pandas DataFrame

Muchas veces, al realizar un análisis de datos, tratamos con un gran conjunto de datos que tiene muchos atributos. No todos los atributos son necesariamente igualmente importantes. Como resultado, queremos trabajar solo con un conjunto de columnas en el marco de datos. Para ello, veamos cómo podemos crear vistas en el Dataframe y seleccionar solo aquellas columnas que necesitamos y dejar el resto.

Para obtener un enlace al archivo CSV utilizado en el código, haga clic aquí .

Solución n.º 1: se puede seleccionar un conjunto de columnas en el marco de datos eliminando todas las columnas que no se necesitan.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Reading the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Print the dataframe
print(df)

Producción :

Ahora seleccionaremos todas las columnas excepto las primeras tres columnas.

# drop the first three columns
df.drop(df.columns[[0, 1, 2]], axis = 1)

Producción :

También podemos usar los nombres de la columna a soltar.

# drop the 'Name', 'Team' and 'Number' columns
df.drop(['Name', 'Team', 'Number'], axis = 1)

Producción :

 
Solución #2: Podemos seleccionar individualmente todas las columnas que necesitamos y omitir el resto.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Reading the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# select the first three columns
# and store the result in a new dataframe
df_copy = df.iloc[:, 0:3]
  
# Print the new DataFrame
df_copy

Producción :

También podemos seleccionar las columnas de forma aleatoria pasando una lista al DataFrame.ilocatributo.

# select the first, third and sixth columns
# and store the result in a new dataframe
# The numbering of columns begins from 0
df_copy = df.iloc[:, [0, 2, 5]]
  
# Print the new DataFrame
df_copy

Producción :

Alternativamente, también podemos nombrar las columnas que queremos seleccionar.

# Select the below listed columns
df_copy = df[['Name', 'Number', 'College']]
  
# Print the new DataFrame
df_copy

Producción :