Python 3.x 使用类从dataframe中删除列_Python 3.x_Pandas_Dataframe_Oop

Python 3.x 使用类从dataframe中删除列

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我正在努力减少数据帧中不需要的数据列，但要让它在OOP的范围内工作。数据框中的列从“A”到“M”

例如：

import pandas as pd

# columns 'A' 'B' and 'C' are what I want kept
vibe_df = pd.read_csv('C:Location/Document.csv')
vibe_df = vibe_df[['DateTime', 'A', 'B', 'C']]

上面的工作，但是，我想使用OOP

import pandas as pd

class MemoryVibes:
    def __init__(self,dataframe):
        self.dataframe = dataframe
     
    def keep_only_column(dataframe):
        dataframe = dataframe[['DateTime', 'A', 'B', 'C']]

MemoryVibes.keep_only_column(vibe_df)

vibe_df

没有抛出错误，但所有列仍然存在。请告知，因为我在编码方面的经验仍处于初级阶段。

这里的问题是，您永远不会改变

vibe_df

的值。当您将值传递到

keep_only_column

中时，您仅访问数据框并存储特定行。按照这里的代码，最接近当前架构的解决方案是只返回访问列：

def keep_only_列（数据帧）：
返回数据帧[['DateTime'，'A'，'B'，'C']]

这就是说，如果您有一个严格由没有共享状态的静态类组成的类，那么最好将这些方法提取到中并导入所需的方法

“正确的”

OOP

解决方案是创建

MemoryVibes

类的实例，修改

keep_only_列

以改变实例状态，并在那里访问改变后的值

class MemoryVibe:
def __; int ___;（自身，数据帧）：
self.dataframe=dataframe
#self.dataframe=self.dataframe[['DateTime'，'A'，'B'，'C']]
def keep_only_列（）：
self.dataframe=self.dataframe[['DateTime'，'A'，'B'，'C']]
mvibe=记忆IBE（振动频率）
mvibe.keep_only_列（）
打印（mvibe.dataframe）

tp最好直接实例化

self.dataframe

的值，以便只包含

self.dataframe=dataframe[['DateTime'，'A'，'B'，'C']]所需的列

中的

\uuuu init\uuuu

并删除

仅保留列

，这样您就可以确保在实例化后始终拥有正确的数据帧，而无需调用其他函数

class MemoryVibe:
def __; int ___;（自身，数据帧）：
self.dataframe=self.dataframe[['DateTime'，'A'，'B'，'C']]