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¿Cómo soltar una columna específica de un archivo csv mientras lo lee usando pandas?

Necesito eliminar una columna con el nombre de la etiqueta al momento de cargar un csv usando pandas . Estoy leyendo csv de la siguiente manera y quiero agregar parámetros dentro para hacerlo. Gracias.

pd.read_csv("sample.csv")

Sé que hacer esto después de leer csv:

 df.drop('name', axis=1)
over 4 years ago · Santiago Trujillo
3 Respuestas
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Si conoce los nombres de las columnas antes, puede hacerlo configurando el parámetro usecols

Cuando sabes qué columnas usar

Suponga que tiene un archivo csv con columnas ['id','name','last_name'] y solo quiere ['name','last_name'] . Puedes hacerlo de la siguiente manera:

 import pandas as pd df = pd.read_csv("sample.csv", usecols = ['name','last_name'])

cuando quieres las primeras N columnas

Si no conoce los nombres de las columnas pero desea las primeras N columnas del marco de datos. Puedes hacerlo por

 import pandas as pd df = pd.read_csv("sample.csv", usecols = [i for i in range(n)])

Editar

Cuando sepa el nombre de la columna que se va a soltar

 # Read column names from file cols = list(pd.read_csv("sample_data.csv", nrows =1)) print(cols) # Use list comprehension to remove the unwanted column in **usecol** df= pd.read_csv("sample_data.csv", usecols =[i for i in cols if i != 'name'])
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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Obtenga los encabezados de columna de su CSV usando pd.read_csv con nrows=1 , luego realice una lectura posterior con usecols para extraer todo menos las columnas que desea omitir.

 headers = [*pd.read_csv('sample.csv', nrows=1)] df = pd.read_csv('sample.csv', usecols=[c for c in headers if c != 'name']))

Alternativamente, puede hacer lo mismo (leer solo los encabezados) de manera muy eficiente usando el módulo CSV,

 import csv with open("sample.csv", 'r') as f: header = next(csv.reader(f)) # For python 2, use # header = csv.reader(f).next() df = pd.read_csv('sample.csv', usecols=list(set(header) - {'name'}))
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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Usar df= df.drop(['ID','prediction'],axis=1) hizo el trabajo por mí. Dejé caer las columnas 'ID' y 'predicción'. Asegúrate de ponerlos entre corchetes como ['column1','column2'] . No hay necesidad de otras soluciones complicadas.

over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar
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