Pandas Drop All Columns Except: Elimina las columnas innecesarias en los DataFrames de Pandas

En el análisis de datos con Pandas, en ocasiones se tienen DataFrames con un gran número de columnas y es necesario seleccionar solo las columnas que se van a utilizar para evitar cargar memoria y mejorar el rendimiento en el análisis de datos. En este artículo se explicará cómo eliminar todas las columnas innecesarias en un DataFrame, excepto las que se desean retener, utilizando el método drop() de Pandas.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué es Pandas y qué es un DataFrame?
¿Cómo eliminar todas las columnas excepto algunas en un DataFrame de Pandas?
Ejemplos de uso del método drop() en Pandas
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué es Pandas y qué es un DataFrame?

Pandas es una biblioteca de código abierto en Python que se utiliza para manipular y analizar datos. Un DataFrame en Pandas es una estructura de datos que se utiliza para almacenar y manipular datos en forma de tablas bidimensionales.

¿Cómo eliminar todas las columnas excepto algunas en un DataFrame de Pandas?

Para eliminar todas las columnas excepto algunas en un DataFrame de Pandas, se puede utilizar el método drop() con la opción axis=1 para eliminar todas las columnas y luego seleccionar las columnas que se desean retener mediante la opción subset.

Por ejemplo, si se desea eliminar todas las columnas de un DataFrame de Pandas, excepto las columnas 'nombre' y 'edad', se puede utilizar el siguiente código:

df.drop(df.columns.difference(['nombre', 'edad']), axis=1, inplace=True)

Este código eliminará todas las columnas del DataFrame df, excepto las columnas 'nombre' y 'edad'. La opción inplace=True se utiliza para realizar los cambios en el DataFrame original.

Ejemplos de uso del método drop() en Pandas

El método drop() de Pandas es muy útil para eliminar columnas innecesarias en un DataFrame de manera eficiente. Estos son algunos ejemplos de uso:

Ejemplo 1: Eliminar todas las columnas excepto algunas

Supongamos que se tiene el siguiente DataFrame de Pandas:

import pandas as pd


datos = {'nombre': ['Juan', 'Ana', 'Pedro', 'María'],

         'edad': [25, 30, 35, 40],

         'ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia', 'Sevilla'],

         'profesion': ['ingeniero', 'abogado', 'médico', 'profesor']}

df = pd.DataFrame(datos) print(df)

Este DataFrame se verá así:

nombre edad ciudad profesion 0 Juan 25 Madrid ingeniero 1 Ana 30 Barcelona abogado 2 Pedro 35 Valencia médico 3 María 40 Sevilla profesor

Si se desea eliminar todas las columnas del DataFrame anterior, excepto las columnas 'nombre' y 'edad', se puede utilizar el siguiente código:

df.drop(df.columns.difference(['nombre', 'edad']), axis=1, inplace=True) print(df)

Este código producirá el siguiente DataFrame:

nombre edad 0 Juan 25 1 Ana 30 2 Pedro 35 3 María 40

Ejemplo 2: Eliminar todas las columnas de un DataFrame

Si se desea eliminar todas las columnas de un DataFrame de Pandas, se puede omitir la opción subset en el uso del método drop():

df.drop(df.columns, axis=1, inplace=True)

Este código eliminará todas las columnas del DataFrame df.

Ejemplo 3: Eliminar filas de un DataFrame

También es posible utilizar el método drop() de Pandas para eliminar filas de un DataFrame en lugar de columnas. Para ello, se utiliza la opción axis=0:

df.drop([0, 2], axis=0, inplace=True)

Este código eliminará las filas con índice 0 y 2 del DataFrame df.

Conclusión

El método drop() de Pandas es una herramienta útil para eliminar columnas innecesarias en un DataFrame. Utilizando la opción subset, se pueden retener las columnas que son relevantes para el análisis de datos.

Si bien en este artículo se presentó cómo eliminar columnas excepto algunas, también es posible utilizar el método drop() para eliminar filas y columnas con ciertas características, como aquellas que tienen valores nulos o duplicados, entre otras.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo es útil eliminar columnas de un DataFrame de Pandas?

Es útil eliminar columnas de un DataFrame de Pandas cuando se desea trabajar solamente con las columnas necesarias para el análisis de datos, lo que conlleva una carga menor de memoria y un aumento en el rendimiento del análisis.

¿Qué sucede si se utiliza el método drop() sin la opción inplace=True?

Si no se utiliza la opción inplace=True, el método drop() creará una copia del DataFrame original con las columnas o filas eliminadas. Es necesario asignar esta copia a una variable o al DataFrame original para aplicar los cambios.

¿Es posible eliminar columnas de un DataFrame de Pandas según ciertas condiciones?

Sí, es posible eliminar columnas de un DataFrame de Pandas según ciertas condiciones, utilizando técnicas de filtrado y selección de columnas. Por ejemplo, se puede utilizar el método loc[] y una expresión booleana para seleccionar las columnas que se desean retener.