Question

print(df)

    Names   Maths  Physics  Chemistry
0   Khaja    75       91    84
1   Srihari  81       89    71
2   Krishna  69       77    76
3   jain     87       69    68
4   shakir   79       70    74

df.drop(['Chemistry'],axis=1,inplace=True)

df

    Names   Maths   Physics
0   Khaja     75      91
1   Srihari   81      89
2   Krishna   69      77
3   jain      87      69
4   shakir    79      70

如何从表中取回被删除的列。我试图回去   带有reset_drop（）的列，但是它不起作用。

最终结果应如下所示：

 print(df)

        Names   Maths  Physics  Chemistry
    0   Khaja    75       91    84
    1   Srihari  81       89    71
    2   Krishna  69       77    76
    3   jain     87       69    68
    4   shakir   79       70    74

Answer 1

使用pop将列提取到Series，用join添加到DataFrame的末尾：

a = df.pop('Chemistry')
print (a)
0    84
1    71
2    76
3    68
4    74
Name: Chemistry, dtype: int64

print (df)
     Names  Maths  Physics
0    Khaja     75       91
1  Srihari     81       89
2  Krishna     69       77
3     jain     87       69
4   shakir     79       70

df = df.join(a)
print (df)
     Names  Maths  Physics  Chemistry
0    Khaja     75       91         84
1  Srihari     81       89         71
2  Krishna     69       77         76
3     jain     87       69         68
4   shakir     79       70         74

如果该列不是最后一个列，请在原始列中添加reindex：

cols = df.columns
a = df.pop('Maths')
print (a)
0    75
1    81
2    69
3    87
4    79
Name: Maths, dtype: int64

print (df)
     Names  Physics  Chemistry
0    Khaja       91         84
1  Srihari       89         71
2  Krishna       77         76
3     jain       69         68
4   shakir       70         74

df = df.join(a).reindex(columns=cols)
print (df)
     Names  Maths  Physics  Chemistry
0    Khaja     75       91         84
1  Srihari     81       89         71
2  Krishna     69       77         76
3     jain     87       69         68
4   shakir     79       70         74

Answer 2

拥有一个主数据框然后在其中执行操作始终是一个好习惯我建议保持最佳命名习惯，并给子集数据框有意义的名称。

print (Master)
     Names  Maths  Physics  Chemistry
0    Khaja     75       91         84
1  Srihari     81       89         71
2  Krishna     69       77         76
3     jain     87       69         68
4   shakir     79       70         74


Chemistry= df.pop('Chemistry')
0    84
1    71
2    76
3    68
4    74
Name: Chemistry, dtype: int64

df_withoutChemistry
     Names  Maths  Physics
0    Khaja     75       91
1  Srihari     81       89
2  Krishna     69       77
3     jain     87       69
4   shakir     79       70

如何从删除的表中获取列（系列）？

2 个答案: