2012-10-21 70 views

回答

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我們有可能使這個容易(我創建了一個github issue),但現在你可以選擇出你想要繪製列:

df.ix[:, df.columns - to_excl].hist() 
+8

什麼是 「to_excl」 對象? – monkut

+0

作爲「to_excl」對象,您可以使用列名與列名排除。 – razz0

6

我通常做到以下幾點:

columns = [column for column in df.columns if df[column].dtype == 'float64'] 
df = df[columns] 
4

我想你可以:

df.drop(['bad col1', 'bad col2', 'bad col3', ...], axis=1).hist() 
6

繼官方docs你c一個使用loc

df.loc[:,['A','B']] 

而你得到,例如,只有'A'和'B'列。 通過這種方式,您可以選擇要繪製的列。

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請注意,修改@Chang She的迴應,截至熊貓0.16,「 - 」運算符計劃棄用。鼓勵採用difference()方法。

exclude = ['bad col1', 'bad col2'] 
df.ix[:, df.columns.difference(exclude)].hist() 
+1

棄用更新http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/dsintro.html#data-alignment-and-arithmetic。 'df.sub(df ['A'],axis = 0)'現在是首選。 – pylang

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如何只

df_new = df[df.columns -[cols_to_exclude]] 
df_new.plot() 
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