Indeks podzbiorów z Pandas DataFrame

Question

Mam DataFrame z kolumnami [A, B, C, D, E, F, G, H].

Indeks został wykonany z kolumnami [D, G, H]:

>>> print(dgh_columns) 
Index(['D', 'G', 'H'], dtype='object') 

Jak mogę odzyskać pierwotną DataFrame bez kolumny D, G, H?

Czy istnieje operacja podzestawu indeksu?

Idealnie byłoby to:

df[df.index - dgh_columns] 

Ale to nie wydają się działać

Answer 1

myślę, że można użyć Index.difference:

df[df.columns.difference(dgh_columns)] 

Próbka:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 
        'B':[4,5,6], 
        'C':[7,8,9], 
        'D':[1,3,5], 
        'E':[7,8,9], 
        'F':[1,3,5], 
        'G':[5,3,6], 
        'H':[7,4,3]}) 

print (df) 
    A B C D E F G H 
0 1 4 7 1 7 1 5 7 
1 2 5 8 3 8 3 3 4 
2 3 6 9 5 9 5 6 3 

dgh_columns = pd.Index(['D', 'G', 'H']) 
print (df[df.columns.difference(dgh_columns)]) 
    A B C E F 
0 1 4 7 7 1 
1 2 5 8 8 3 
2 3 6 9 9 5 

Roztwór Numpy z numpy.setxor1d lub numpy.setdiff1d:

dgh_columns = pd.Index(['D', 'G', 'H']) 
print (df[np.setxor1d(df.columns, dgh_columns)]) 
    A B C E F 
0 1 4 7 7 1 
1 2 5 8 8 3 
2 3 6 9 9 5 

---

dgh_columns = pd.Index(['D', 'G', 'H']) 
print (df[np.setdiff1d(df.columns, dgh_columns)]) 
    A B C E F 
0 1 4 7 7 1 
1 2 5 8 8 3 
2 3 6 9 9 5 

Answer 2

zastosowanie drop

df.drop(list('DGH'), axis=1) 

---

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 
        'B':[4,5,6], 
        'C':[7,8,9], 
        'D':[1,3,5], 
        'E':[7,8,9], 
        'F':[1,3,5], 
        'G':[5,3,6], 
        'H':[7,4,3]}) 

df.drop(list('DGH'), 1)