从数据框中删除多列

Question

我有以下代码段

{数据集：https://www.internationalgenome.org/data-portal/sample}

genome_data = pd.read_csv('../genome')
genome_data_columns = genome_data.columns

genPredict = genome_data[genome_data_columns[genome_data_columns != 'Geuvadis']]

这将删除Geuvadis列，有没有办法我可以包含多个列？

Answer 1

您可以先不阅读它们吗？

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

read_csv中的“ usecols”选项可让您指定要包含在DataFrame中的数据列。

Venkatesh-PrasadRanganath是如何删除多列的正确答案。

但是，如果您要避免将数据读入您不打算使用的内存中，基因组数据= pd.read_csv（'../ genome'，usecols = [“ only”，“ required”，“ columns”]是要使用的语法。

Answer 2

您可以像base::FilePath MaybeNormalizePath(const base::FilePath& path) { #if defined(OS_WIN) // Normalize any drive letter to upper-case. We do this for consistency with // net_utils::FilePathToFileURL(), which does the same thing, to make string // comparisons simpler. base::FilePath::StringType path_str = path.value(); if (path_str.size() >= 2 && path_str[0] >= L'a' && path_str[0] <= L'z' && path_str[1] == L':') path_str[0] = towupper(path_str[0]); return base::FilePath(path_str); #else return path; #endif } https://chromium.googlesource.com/chromium/chromium/+/refs/heads/trunk/extensions/common/id_util.cc 一样使用DataFrame.drop。

Answer 3

我认为@ Venkatesh-PrasadRanganath的答案更好，但是对您的尝试采取类似的方法，这就是我的方法。

1. 用columns.to_list()'
标识所有列
2. 创建要排除的列的列表
3. 用list(set() - set())减去要从完整列表中排除的列

4. 选择其余的列。

   genome_data = pd.read_csv('../genome')
   all_genome_data_columns = genome_data.columns.to_list()
   excluded_genome_data_columns = ['a', 'b', 'c'] #Type in the columns that you want to exclude here.
   genome_data_columns = list(set(all_genome_data_columns) - set(excluded_genome_data_columns))
   genPredict = genome_data[genome_data_columns]