Удаление списка элементов из списка элементов
У меня есть список элементов. Я хочу удалить три из этих элементов одновременно.
Я попытался сделать что-то вроде понимания списка. log_r.columns — это массив имен столбцов из pd.DataFrame(). Вот как это выглядит:
array(['MBI10', 'SAX', 'PX', 'CAC40', 'CRBEX', 'SOFIX', 'DAX', 'SBITOP',
'BELEX15', 'UAX', 'SASX10', 'AEX', 'BET', 'BUX'], dtype=object).
Я хочу удалить 'AEX', 'DAX' и 'CAC40'
emerging_names = log_r.columns.values[log_r.columns.values != ['AEX','DAX','CAC40']]
FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison
Любая помощь приветствуется!
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
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
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
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
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
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
73
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
Используйте Index.isin с инвертирующей маской ~:
emerging_names = log_r.columns.values[~log_r.columns.isin(['AEX','DAX','CAC40'])]
Или используйте понимание списка с фильтрацией:
emerging_names = [x for x in log_r.columns if x not in ['AEX','DAX','CAC40']]
Или, если нет проблем с именами отсортированных столбцов, используйте Index.difference:
emerging_names = log_r.columns.difference(['AEX','DAX','CAC40'])
Другие вопросы по теме
Получение имен столбцов из набора данных
Есть ли способ pd.cut скаляр?
Сегментация df на основе условия показывает значения nan в jupyter
Индексирование кадра данных с шагом 0,5
Распаковка данных смены (время начала и окончания) в почасовые данные
Удалить строку, имеющую любое значение 0
Iloc'ing один уровень мультииндекса
Преобразование последовательных Trues в False python
Панды: динамический сдвиг значений по столбцам
Избегайте повторения имени фрейма данных при работе со столбцами pandas
Похожие вопросы
Необходимо извлечь все ссылки из тега скрипта HTML Python
Получение имен столбцов из набора данных
Изменить начальный угол/угол первого среза круговой диаграммы в python-pptx
Есть ли способ pd.cut скаляр?
Как удалить пустые строки из конца списка строк (только в конце)
Как я должен сделать вкладку страницы Gtk Notebook расширяемой?
Почему очередь все еще присоединяется после того, как я вызвал task_done()?
Сегментация df на основе условия показывает значения nan в jupyter
Обработка искаженных данных в гистограмме matplotlib
Как заменить понимание списка командой numpy?