Удаление столбцов в python pandas

Я пытаюсь удалить все столбцы в фреймворке pandas, кроме этих нескольких, но когда я запускаю этот код, все столбцы удаляются. Набор данных настолько велик, что было бы утомительно перечислять их все, есть идеи ?:

for columns in df:
    if not columns == 'Carbohydrates' or columns == 'Description' or columns == '1st Household Weight' or columns == 'Sugar Total' or columns == 'Kilocalories':
       df = df.drop(columns, axis = 1)

какие столбцы вы хотите сохранить?

Nihal 09.08.2018 10:14

Возможный дубликат Как удалить все столбцы в DataFrame, кроме определенных?

Teoretic 09.08.2018 10:15

удаление не подходит, вы можете назначить выбранные столбцы переменной. вот так: df = df.loc[:, ['a','b']]

Nihal 09.08.2018 10:17
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.
1
3
257
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Просто выберите столбцы, который вы хотите сохранить:

df = df[['Carbohydrates','Description','1st Household Weight','Sugar Total','Kilocalories']]
Ответ принят как подходящий

Я думаю, вам следует использовать круглые скобки таким образом:

if not (columns == 'Carbohydrates' or columns == 'Description' or columns == '1st Household Weight' or columns == 'Sugar Total' or columns == 'Kilocalories'):

Другие вопросы по теме