Pandas'taki sütun adlarına göre birden çok sütunu silme

Bazı verilerim var ve bunları içe aktardığımda aşağıdaki gereksiz sütunları alıyorum, bunların hepsini silmenin kolay bir yolunu arıyorum

   'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27',
   'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31',
   'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35',
   'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39',
   'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43',
   'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47',
   'Unnamed: 48', 'Unnamed: 49', 'Unnamed: 50', 'Unnamed: 51',
   'Unnamed: 52', 'Unnamed: 53', 'Unnamed: 54', 'Unnamed: 55',
   'Unnamed: 56', 'Unnamed: 57', 'Unnamed: 58', 'Unnamed: 59',
   'Unnamed: 60'

0-indeksleme ile indeksleniyorlar, bu yüzden şöyle bir şey denedim

    df.drop(df.columns[[22, 23, 24, 25, 
    26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 ,55]], axis=1, inplace=True)

Ancak bu çok verimli değil. Bazı döngüler için yazmaya çalıştım ama bu beni Pandaların kötü davranışı olarak etkiledi. Dolayısıyla soruyu burada soruyorum.

Benzer bazı örnekler gördüm ( Birden fazla sütunlu pandayı bırakın ), ancak bu sorumu yanıtlamıyor.

Verimsiz derken neyi kastettiğinizi bilmiyorum, ancak yazmaktan bahsediyorsanız, sadece ilgilendiğiniz kolonları seçmek ve tekrar df'ye atamak daha kolay olabilir:

df = df[cols_of_interest]

Önem cols_of_interestverdiğiniz sütunların listesi nerede .

Veya sütunları dilimleyebilir ve bunu şuna iletebilirsiniz drop:

df.drop(df.ix[:,'Unnamed: 24':'Unnamed: 60'].head(0).columns, axis=1)

Çağrısı headsadece veriler yerine sütun adları ilgilendiğiniz 0 satırda olarak sadece seçer

Güncelleme

Başka bir yöntem: str.containsSütunları maskelemek için boole maskesini kullanmak ve tersine çevirmek daha kolay olacaktır :

In [2]:
df = pd.DataFrame(columns=['a','Unnamed: 1', 'Unnamed: 1','foo'])
df

Out[2]:
Empty DataFrame
Columns: [a, Unnamed: 1, Unnamed: 1, foo]
Index: []

In [4]:
~df.columns.str.contains('Unnamed:')

Out[4]:
array([ True, False, False,  True], dtype=bool)

In [5]:
df[df.columns[~df.columns.str.contains('Unnamed:')]]

Out[5]:
Empty DataFrame
Columns: [a, foo]
Index: []

Açık farkla en basit yaklaşım şudur:

yourdf.drop(['columnheading1', 'columnheading2'], axis=1, inplace=True)

Benim kişisel favorim ve burada gördüğüm cevaplardan daha kolay (birden fazla sütun için):

df.drop(df.columns[22:56], axis=1, inplace=True)

Veya birden çok sütun için bir liste oluşturmak.

col = list(df.columns)[22:56]
df.drop(col, axis=1, inplace=1)

Bu muhtemelen istediğini yapmanın iyi bir yoludur. Başlığında 'Adsız' bulunan tüm sütunları silecektir.

for col in df.columns:
    if 'Unnamed' in col:
        del df[col]

Bunu tek satırda ve tek seferde yapabilirsiniz:

df.drop([col for col in df.columns if "Unnamed" in col], axis=1, inplace=True)

Bu, yukarıdaki çözümlerden daha az nesnenin dolaşmasını / kopyalanmasını içerir.

Bu çözümden henüz herhangi bir yerde bahsedilip bahsedilmediğinden emin değilim, ancak yapmanın bir yolu pandas.Index.difference.

>>> df = pd.DataFrame(columns=['A','B','C','D'])
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
>>> to_remove = ['A','C']
>>> df = df[df.columns.difference(to_remove)]
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [B, D]
Index: []

Ekseni 0 veya 1 olarak belirterek sütun adlarını bir liste olarak geçirebilirsiniz.

• axis = 1: Satırlar Boyunca
• eksen = 0: Sütunlar Boyunca

• Varsayılan olarak eksen = 0

  data.drop(["Colname1","Colname2","Colname3","Colname4"],axis=1)

Basit ve kolay. Ayın 22'sinden sonra tüm sütunları kaldırın.

df.drop(columns=df.columns[22:]) # love it

Aşağıdakiler benim için çalıştı:

for col in df:
    if 'Unnamed' in col:
        #del df[col]
        print col
        try:
            df.drop(col, axis=1, inplace=True)
        except Exception:
            pass

df = df[[col for col in df.columns if not ('Unnamed' in col)]]