Альтернативные способы удаления постоянных столбцов и определенных имен столбцов в Python

Я использую следующий код для удаления постоянных столбцов и столбцов с определенными заголовками.

Есть ли более питонический способ сделать это?

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

X, y = make_classification(n_samples=1000,
                           n_features=6,
                           n_informative=3,
                           n_classes=2,
                           random_state=0,
                           shuffle=False)

# Creating a dataFrame
df = pd.DataFrame({'car':X[:,0],
                                  'ball':X[:,1],
                                  'Feature 3': 5,
                                  'Feature 4':X[:,3],
                                  'Feature 5':X[:,4],
                                  'Feature 6':X[:,5],
                                  'Class':y})
one = df.std().eq(0).reindex(df.columns, fill_value=True)
two = one.index.str.contains("ball|car")
all = one| two


df_auto = df.loc[:, ~all].copy()

Можете ли вы добавить образец данных?

jezrael 19.03.2018 14:19

@jezrael, пожалуйста, проверьте обновление

user9238790 19.03.2018 14:27

@jezrael я добавил столбец с постоянным значением

user9238790 19.03.2018 14:29

На мой взгляд, ваше решение идеально.

jezrael 19.03.2018 14:41

@jezrael хорошо, я думаю, что тогда мне следует удалить свой вопрос, я подумал, что может быть одна строка, которая может выполнить это без создания копий и копирования столбцов

user9238790 19.03.2018 14:42

Ответ есть, поэтому удалить его невозможно. Будь свободен прими ответ;)

jezrael 19.03.2018 14:42
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
6
355
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я не вижу очевидных проблем с вашей текущей логикой. "Pythonic" субъективен, и ниже я предлагаю другое решение.

Это альтернативный метод на основе numpy + .iloc, который вы можете предпочесть:

n1 = np.where(np.std(df.values, axis=0) == 0)[0]
n2 = np.where(df.columns.str.contains('ball|car'))[0]

df_auto = df.iloc[:, np.delete(range(len(df.columns)), np.hstack((n1, n2)))].copy()

Другие вопросы по теме