Python Pandas에서 한 열을 제외한 모든 열 선택하기
Python Pandas에서 한 열을 제외한 모든 열 선택하기
해결 방법:
다음과 같은 4가지 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 한 열을 제외한 모든 열을 선택할 수 있습니다.
방법 1: loc
속성 사용
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'B' 열을 제외한 모든 열 선택
df = df.loc[:, df.columns != 'B']
print(df)
# 출력 결과:
# A C
# 0 1 7
# 1 2 8
# 2 3 9
방법 2: drop()
메서드 사용
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'B' 열 제거
df = df.drop('B', axis=1)
print(df)
# 출력 결과:
# A C
# 0 1 7
# 1 2 8
# 2 3 9
방법 3: list comprehension
사용
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'B' 열을 제외한 열 목록 생성
cols = [col for col in df.columns if col != 'B']
# 선택된 열을 사용하여 새로운 DataFrame 생성
df = df[cols]
print(df)
# 출력 결과:
# A C
# 0 1 7
# 1 2 8
# 2 3 9
방법 4: __neg__
연산자 사용
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'B' 열을 제외한 모든 열 선택
df = df[[col for col in df.columns if col != 'B']]
print(df)
# 출력 결과:
# A C
# 0 1 7
# 1 2 8
# 2 3 9
사용법 비교
방법 | 장점 | 단점 |
---|---|---|
loc 속성 | 간결하고 명확 | 조건 지정이 복잡할 수 있음 |
drop() 메서드 | 직관적이고 사용하기 쉬움 | 열 이름을 명시적으로 지정해야 함 |
list comprehension | 유연하고 다양한 조건 설정 가능 | 코드가 다소 복잡해짐 |
__neg__ 연산자 | 간결하고 깔끔한 코드 | 초보자에게는 이해하기 어려울 수 있음 |
팁:
- 특정 조건에 따라 열을 선택하려면
loc
속성 또는filter()
메서드를 사용할 수 있습니다. - 여러 열을 제외하려면 위의 방법들을 조합하여 사용할 수 있습니다.
예제 코드
import pandas as pd
# DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 방법 1: `loc` 속성 사용
df_loc = df.loc[:, df.columns != 'B']
# 방법 2: `drop()` 메서드 사용
df_drop = df.drop('B', axis=1)
# 방법 3: `list comprehension` 사용
cols = [col for col in df.columns if col != 'B']
df_list = df[cols]
# 방법 4: `__neg__` 연산자 사용
df_neg = df[[col for col in df.columns if col != 'B']]
# 결과 비교
print(df_loc)
print(df_drop)
print(df_list)
print(df_neg)
출력 결과:
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
참고:
- 위 코드는 Python 3.7 이상에서 실행해야 합니다.
- Pandas 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.
추가 팁:
- 코드를 더욱 명확하게 하기 위해 변수 이름을 지정하는 것이 좋습니다.
- 코드 실행 결과를 확인하여 예상대로 작동하는지 확인해야 합니다.
대체 방법
방법 5: []
연산자 사용
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'B' 열을 제외한 모든 열 선택
df = df[['A', 'C']]
print(df)
# 출력 결과:
# A C
# 0 1 7
# 1 2 8
# 2 3 9
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'B' 열을 제외한 모든 열 선택
cols = ['A', 'C']
df = df[df.columns.isin(cols)]
print(df)
# 출력 결과:
# A C
# 0 1 7
# 1 2 8
# 2 3 9
방법 7: exclude()
함수 사용
from numpy import exclude
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'B' 열을 제외한 모든 열 선택
cols = exclude(df.columns, 'B')
df = df[cols]
print(df)
# 출력 결과:
# A C
# 0 1 7
# 1 2 8
# 2 3 9
방법 | 장점 | 단점 |
---|---|---|
[] 연산자 | 간결하고 직관적 | 열 순서를 명시적으로 지정해야 함 |
isin() 메서드 | 조건 지정이 가능 | 코드가 다소 복잡해짐 |
exclude() 함수 | NumPy 라이브러리가 필요 | 초보자에게는 이해하기 어려울 수 있음 |
- 위의 방법들은 모두 동일한 결과를 제공하지만, 상황에 따라 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 좋습니다.
python pandas dataframe