Posted:
Май 15, 2023
Comments:
0 Comments

Дроп методика: Методика «Детско-родительские отношения подростков» П.Трояновской (ДРОП)

Содержание

Детско-родительские отношения подростков (дроп) (о.А. Карабанова, п.В. Трояновская)

Шкалы: принятие, эмпатия, эмоциональная
дистанция, сотрудничество, принятие
решений, конфликтность, поощрение
автономности, требовательность,
мониторинг, контроль, авторитарность,
оказание поощрений, реализация наказаний,
непоследовательность родителя,
неуверенность родителя, удовлетворение
потребностей ребенка, неадекватность
образа ребенка, враждебность по отношению
к супругу, доброжелательность к супругу,
удовлетворенность отношениями, ценностные
ориентации

Назначение теста

Методика позволяет выяснить полную и
дифференцированную картину
детско-родительских отношений с точки
зрения подростков.

Инструкция к тесту

Текст опросника письменно предваряется
следующей инструкцией: «Данный опросник
содержит описание различных особенностей
поведения Ваших родителей. Каждое
утверждение пронумеровано. Такие же
номера есть на бланке для ответов.

Просим вас оценить, насколько поведение
Ваших родителей соответствует приведенным
описаниям. Для этого в качестве ответа
поставьте на бланке для ответов рядом
с номерами вопроса соответствующий
балл.

• 1 — если подобное поведение не встречается
у Вашего отца (матери) никогда;

• 2 — если подобное поведение встречается
у Вашего отца (матери) редко;

• 3 – если подобное поведение встречается
у Вашего отца (матери) иногда;

• 4 — если подобное поведение встречается
у Вашего отца (матери) часто;

• 5 — если подобное поведение встречается
у Вашего отца (матери) всегда.

В вопросах №№109-116 необходимо закончить
фразы, для чего на бланке отведено особое
место.

Мы просим Вас оценить эти утверждения
сначала в отношении матери, а потом, на
другом бланке, в отношении отца».

Необходимые замечания:

• При групповом проведении опросника
баллы ответов и слова пояснения (1 –
никогда, … , 5 – всегда) лучше выписать
на доске.

• При групповом проведении опросника
психолог говорит подросткам, что те,
кто не живет с тем или иным родителем,
могут не заполнять на него опросник.

• Психологу нужно обратить внимание
подростка на то, что вопросы 109 – 116
касаются не его личных пристрастий
(«мне нравится кататься на велосипеде»),
а его отношений с родителем («мне
нравится, когда она …» «мне нравится,
что ею характер « и т.д.)

• Иногда подросткам бывает грамматически
сложно выбрать ответ. «Вот если «Я ни в
чем не хочу изменять наши отношения» и
я согласен, то это «всегда» или «никогда»?»
Можно предложить следующий способ
выбора верного ответа: подставляем ко
всему вопросу фразу «так бывает всегда,
никогда, иногда…» При такой формулировке
вопроса проще понять грамматическую
логику происходящего.

• Заполнение опросника на двух родителей
в среднем темпе занимает около 45-50 минут.
Для младших подростков время немного
увеличивается. При наличии ограничения
по времени (например, проведение во
время школьного урока) целесообразно
ориентировать подростков во времени
заполнения: «чтобы не спешить в конце
урока сейчас надо заполнять примерно
четвертую колонку», «по времени сейчас
нужно переходить ко второму бланку».

• Часть вопросов носит неконкретный
характер (например, «по-разному реагирует
на одни и те же события»). Периодически
подростки просят прокомментировать
какой-то вопрос («Например, ты принес
из школы «двойку». Если она в хорошем
настроении, то скажет: «Ничего, бывает»,
а если в плохом – будет ругаться. Событие
одно и то же, а ведет она себя по-разному»).
Перед проведением методики психологу
стоит просмотреть вопросы и продумать
возможные примеры-объяснения.

Тест

1. Приветлив(а) и доброжелателен(а) со
мной.

2. Понимает, какое у меня настроение.

3. Если у него (нее) плохое настроение,
мое тоже портится.

4. Помогает мне, если я его прошу.

5. При споре заставляет меня соглашаться
с его (ее) доводами.

6. Затевает ссоры по пустякам.

7. Уважает мое мнение.

8. Поручает мне ответственные дела.

9. Знает о моих интересах и увлечениях.

10. Проверяет, как я выполнил(а) поручение.

11. Я должен получить разрешение на любое
свое действие.

12. Благодарит меня за помощь.

13. Реагирует на одни и те же события
по-разному, в зависимости от настроения.

14. Сомневается в правильности своих
действий и решений.

15. Находит для меня время, если это мне
нужно.

16. Относится ко мне так, как будто я
старше или младше, чем на самом деле.

17. Обижается на мужа/жену, даже если
проблема уже разрешена.

18. Мне нравятся наши отношения.

19. Я уверен(а), что он(а) любит меня.

20. Угадывает мои желания.

21. Если он(а) чем-то расстроена, я чувствую
себя так, как будто это происходит со
мной.

22. У нас есть общие дела и интересы.

23. Не выслушивает мое мнение при споре.

24. Сердится и кричит.

25. Позволяет мне самому решать, как
проводить свое свободное время.

26. Считает, что я должен(а) выполнять все
его (ее) требования.

27. Знает моих друзей.

28. Проверяет мой школьный дневник.

29. Требует моего подчинения во всем.

30. Умеет проявлять свою благодарность.

31. По-разному ведет себя в похожих
ситуациях.

32. Сменяет свою точку зрения, если я на
этом настаиваю.

33. Прислушивается к моим просьбам и
пожеланиям.

34. Ведет себя так, как будто совсем не
понимает меня.

35. Строит свои планы, независимые от
планов мужа/жены.

36. Я ни в чем не хочу изменять наши
отношения.

37. Я нравлюсь ему (ей) таким(ой), какой(ая)
есть.

38. Может развеселить меня, когда мне
грустно.

39. Мое отношение к делу зависит от того,
как он(а) к нему относится.

40. Выслушивает мои пожелания и предложения,
когда мы делаем что-то вместе.

41. При обсуждении проблемы навязывает
готовое решение.

42. Вовлекает в наш конфликт других членов
семьи.

43. Передает мне ответственность за то,
что я делаю.

44. Требует большего, чем я способен(а)
сделать.

45. Знает, где я провожу свободное время.

46. Пристально следит за моими успехами
и неудачами.

47. Прерывает меня на полуслове.

48. Обращает внимание на мои хорошие
поступки.

49. Тяжело заранее определить, как поступит
в ответ на то или иное действие.

50. Долго откладывает принятие решения,
предоставляя событиям идти своим
чередом.

51. Заботится о том, чтобы у меня было все
необходимое.

52. Я не понимаю его слова и поступки.

53. Ссорится с мужем/женой из-за мелочей.

54. Когда я вырасту, я хотел(а) бы иметь
такие же отношения со своим ребенком.

55. Интересуется тем, что меня волнует.

56. Умеет поддержать меня в трудную
минуту.

57. Дома я веду себя по-разному, в зависимости
от того, какое у него (нее) настроение.

58. Могу обратиться к нему (ней) за помощью.

59. Учитывает мое мнение при принятии
семейных решений

60. При решении конфликта всегда старается
быть победителем.

61. Если я заработаю деньги, позволит мне
самому ими распорядиться.

62. Напоминает мне о моих обязанностях.

63. Знает, на что я трачу свои деньги.

64. Оценивает мои поступки как «плохие»
и «хорошие».

65. Требует отчета о том, где я был(а) и
что делал(а).

66. Наказывая, может применить силу.

67. Его (ее) требования противоречат друг
другу.

68. Предпочитает, чтобы важные решения
принимал кто-то другой.

69. Покупает мне те вещи, о которых я
прошу.

70. Приписывает мне те чувства и мысли,
которых у меня нет.

71. Заботится о муже/жене.

72. Я горжусь тем, какие у нас отношения.

73. Рад(а) меня видеть.

74. Сочувствует мне.

75. Мы испытываем схожие чувства.

76. Для меня важно его (ее) мнение по
интересующей меня проблеме.

77. Соглашается со мной не только на
словах, но и на деле.

78. При решении конфликта старается найти
решение, которое устраивало бы обоих.

79. Поддерживает мое стремление самому
принять решение.

80. Учит меня, как надо себя вести.

81. Знает, во сколько я приду домой.

82. Хочет знать, где я был(а) и что делал(а).

83. Отвергает мои предложения без
объяснения причин.

84. Считает, что хорошие дела и так видно,
а на проступки надо обратить внимание.

85. Его (ее) легко переубедить.

86. Советуется с кем-нибудь о том, как
лучше поступить в той или иной ситуации.

87. Охотно отвечает на мои вопросы.

88. Неверно понимает причины моих
поступков.

89. Приходит на помощь мужу/жене, даже
если это требует жертв.

90. Наши с ним (ней) отношения лучше, чем
в большинстве семей моих сверстников.

91. Прощает мне мелкие проступки.

92. С уважением относится к моим мыслям
и чувствам.

93. Я чувствую себя неуютно, если долго
не вижу его (ее).

94. Участвует в тех делах, которые
придумываю я.

95. При принятии решения у нас равные
права.

96. При решении конфликта уступает мне.

97. Уважает мои решения.

98. Обращает мое внимание на существующие
правила.

99. Знает о моих успехах и неудачах в
школе.

100. Если я задерживаюсь, проверяет, где
я.

101. Ведет себя так, как будто лучше меня
знает, что мне нужно.

102. Несправедливо меня наказывает.

103. На его (ее) отношение ко мне влияют
дела на работе.

104. Боится дать мне неправильный совет.

105. Выполняет свои обещания.

106. Своими действиями или словами ставит
меня в тупик.

107. Прислушивается ко мнению мужа/жены
в различных ситуациях.

108. В будущем мне бы хотелось сохранить
наши отношения неизменными.

Закончите фразу:

109. Мне нравится …

110. Мне не нравится …

111. Мне хотелось бы …

112. Он(а) хочет видеть меня …

113. Ему (ей) нравился во мне …

114. Ему (ей) не нравится во мне …

115. Он(а) гордится тем, что я …

116. Он(а) терпеть не может …

Обработка и интерпретация результатов
теста

Ключ к тесту

№ Шкалы

№ вопросов

Блок шкал, описывающий особенности
эмоциональных отношений родителя и
подростка

1 Принятие
1 19 37
55 73 91

2 Эмпатия
2 20 38
56 74 92

3 Эмоциональная дистанция (высокие
значения соответствуют малой эм.
дистанции) 3 21 39 57 75 93

Блок шкал, описывающий особенности
общения и взаимодействия

4 Сотрудничество
4 22
40 58 76 94

5 Принятие решений (высокие значения
соответствуют демократичной схеме,
низкие – давлению со стороны родителя)

5 23 41 59 77 95

6 Конфликтность
6 24
42 60 78 96

7 Поощрение автономности
7 25
43 61 79 97

Блок контроля

8 Требовательность
8 26
44 62 80 98

9 Мониторинг
9 27 45
63 81 99

10 Контроль
10 28 46
64 82 100

11 Авторитарность
11 29 47
65 83 101

12 Особенности оказания поощрений и
наказаний

Оказание поощрений
12 30 48

Реализация наказаний
66 84
102

Блок противоречивости/непротиворечивости
отношений

13 Непоследовательность родителя
13 31
49 67 85 103

14 Неуверенность родителя
14 32
50 68 86 104

Дополнительные шкалы

15 Удовлетворение потребностей ребенка
15 33
51 69 87 105

16 Неадекватность образа ребенка
16 34
52 70 88 106

17 Отношения с супругом

Враждебность по отношению к супругу
17 35
53

Доброжелательность к супругу
71 89
107

18 Удовлетворенность отношениями
18 36
54 72 90 108

19 Ценностные ориентации
109 110
111 112

113 114 115
116

Обработка результатов теста

Для нахождения общего балла для
большинства шкал нужно просто сложить
все значения вопросов, совпадающих с
ключом. .

В четырех шкалах схема подсчета
отличается:

Шкала №5, «Принятие решений» (начинается
с вопроса № 5): в первых трех вопросах
(№№ 5, 23, 41) значения заменяются: 1 на 5, 2
на 4, 4 на 2, 5 на 1. Общий балл вычисляется
путем сложения новых значений и значений
трех остальных вопросов.

Шкала №6, «Конфликтность» (начинается
с вопроса № 6): общий балл вычисляется
путем сложения значений трех первых
вопросов. Остальные три вопроса описывают
характер конфликтов и победителя в
конфликте, их значения в общей сумме не
учитывается.

Шкала №12, «Особенности оказания поощрений
и наказаний» (начинается с вопроса №
12). Эта шкала состоит из двух подшкал:
«Поощрения» (вопросы № 12, 30, 48) и «Наказания»
(вопросы №№ 66, 84, 102). Баллы считаются
отдельно для каждой подшкалы.

Шкала №16, «Неадекватность образа
ребенка» балл считается суммарно по
всем вопросам. Помимо этого возможно
проведение анализа ответов на отдельные
вопросы с целью выявления зон
неадекватности.

Шкала №17, «Отношения с супругом»
(начинается с вопроса № 17). Эта шкала
также состоит из двух подшкал:
«Враждебность» (вопросы №№ 17, 35, 53) и
«Доброжелательность» (вопросы №№ 71,
89, 107). Баллы считаются отдельно для
каждой подшкалы.

Интерпретация результатов теста

Описание шкал опросника детско-родительских
отношений подростков

Блок шкал, описывающий особенности
эмоциональных отношений родителя и
подростка

1. принятие (демонстрация родителем
любви и внимания),

2. эмпатия (понимание родителем чувств
и состояний ребенка),

3. эмоциональная дистанция (качество
эмоциональной связи между родителем и
подростком).

Блок шкал, описывающий особенности
общения и взаимодействия

4. сотрудничество (совместное и
равноправное выполнение заданий),

5. принятие решений (особенности
принятия решений в диаде)

6. конфликтность (интенсивность
конфликтов, победитель в конфликте),

7. поощрение автономности (передача
ответственности подростку).

Блок контроля

8. требовательность (количество и
качество декларируемых требований),

9. мониторинг (осведомленность родителя
о делах и интересах подростка),

10. контроль (особенности системы
контроля со стороны родителя),

11. авторитарность (полнота и
непререкаемость власти родителя),

12. особенности оказания поощрений и
наказаний (качество и количество
оказываемых оценочных воздействий).

Блок противоречивости/непротиворечивости
отношений

13. непоследовательность (изменчивость
и непостоянство воспитательных приемов
родителя),

14. неуверенность (сомнение родителя
в верности его воспитательных усилий).

Дополнительные шкалы

15. удовлетворение потребностей
(качество удовлетворения материальных
потребностей ребенка, потребностей во
внимании, в информации),

16. неадекватность образа ребенка
(искажение образа ребенка),

17. отношения с супругом (качество
отношений со вторым родителем подростка),

18. общая удовлетворенность отношениями
(общая оценка подростком качества
отношений с родителем),

19. шкала ценностных ориентации (эта
шкала содержит открытые вопросы, которые
помогают подростку описать те положительные
и отрицательные ценности, которые
оказывают влияние на отношения с
родителем).

Возрастные нормы

В таблице представлены возрастные нормы
значений по шкалам для старших подростков
(14-16 лет). Данные собраны на выборке
подростков города Москвы, общее количество
испытуемых 130 человек.

№ Шкала

Мать Отец

1 Принятие

24-28 22-27

2 Эмпатия

21-25 19-24

3 Эмоциональная дистанция (высокие
значения соответствуют малой эм.
дистанции) 17-23 18-22

4 Сотрудничество

22-27 21-26

5 Принятие решений (высокие значения
соответствуют демократичной схеме,
низкие – давлению со стороны родителя)

18-22 16-21

6 Конфликтность

6-9 6-10

7 Поощрение автономности

21-26 21-26

8 Требовательность

18-22 17-22

9 Мониторинг

19-25 15-21

10 Контроль

16-23 12-19

11 Авторитарность

12-18 11-18

12 Особенности оказания поощрений и
наказаний

Оказание поощрений

9-13 9-12

Реализация наказаний

4-8 4-9

13 Непоследовательность родителя

13-19 13-19

14 Неуверенность родителя

12-17 11-19

15 Удовлетворение потребностей ребенка

21-27 19-23

16 Неадекватность образа ребенка

13-17 14-19

17 Отношения с супругом

Враждебность по отношению к супругу

5-9 6-11

Доброжелательность к супругу

9-14 9-13

18 Удовлетворенность отношениями

20-27 18-26

Источники

Лидерс А. Г. Психологическое обследование
семьи. М., 2006.

Детско-родительские отношения (ДРОП) | Материал на тему:

Социальный педагог

ГКОУ СКОШИ №2

Андросова О.А.

«Детско-родительские отношения в подростковом возрасте» — родитель глазами подростка.

Работа с детско-родительскими отношениями – одно из самых давних направлений работы в практической психологии. В течении долгого времени для диагностики отношений преимущественно использовались методики, ориентированные на родителя, предполагая, что именно родитель является объективным источником информации о детско-родительских отношениях.

Для выяснения отношений «наших» подростков с родителями я использовала методику «Детско- родительские отношения подростков» (ДРОП) авт. О.А. Карабанова и П.В. Трояновская. Она, на мой взгляд,  наиболее полно позволяет выяснить картину отношений родителей и подростков .

(слайд  3)  В опросе участвовало 37 обучающихся  ГБОУ СКОШИ №2 в возрасте от 13 до 17 лет (7,8,10 кл). Подросткам необходимо было описать особенности поведения родителей (отдельно для матери и для отца). Хочу представить вам полученные результаты.

 Методика  включает в себя 19 шкал, объединенных в группы.

(слайд 4) 1. Блок шкал, описывающий особенности эмоциональных отношений родителя и подростка

— принятие (демонстрация родителем любви и внимания),

(мама-91,5, папа 84,3)

— эмпатия (понимание родителем чувств и состояний ребенка),

(82/78)

— эмоциональная дистанция (качество эмоциональной связи между родителем и подростком). Высокие значения соответствует малой эмоциональной дистанции.(67/68)

(слайд 5)  2. Блок шкал, описывающий особенности общения и взаимодействия

— сотрудничество (совместное и равноправное выполнение заданий),

(83,1/82)

— принятие решений (особенности принятия решений в диаде). Высокие значения соответствуют демократичной схеме, низкие – давлению со стороны родителя. (64,7/65)

— конфликтность (интенсивность конфликтов, победитель в конфликте),

(56/100)

— поощрение автономности (передача ответственности подростку)

(78,1/82,3)

(слайд 6) 3. Блок контроля

— требовательность (количество и качество декларируемых требований),

(73,6/74,7)

— мониторинг (осведомленность родителя о делах и интересах подростка),

(79/66,6)

— контроль (особенности системы контроля со стороны родителя),

(80/73,7)

— авторитарность (полнота и непререкаемость власти родителя),

(63,3/57,2)

— особенности оказания поощрений и наказаний (качество и количество оказываемых оценочных воздействий). (88.6/87,8), (46/65)

(слайд 7). Блок противоречивости/непротиворечивости отношений

— непоследовательность (изменчивость и непостоянство воспитательных приемов родителя),(57,1/49,2)

— неуверенность (сомнение родителя в верности его воспитательных усилий)

(49,8/49,4)

(Слайд 8) 5. Дополнительные шкалы

— удовлетворение потребностей (качество удовлетворения материальных потребностей ребенка, потребностей во внимании, в информации), (83,6/83,9)

— неадекватность образа ребенка (искажение образа ребенка),(51,1/47,8)

— отношения с супругом (качество отношений со вторым родителем подростка), (39,6/38) (67/79,6)

— общая удовлетворенность отношениями (общая оценка подростком качества отношений с родителем), (77,6/80,9)

 Результаты в принципе не плохие. Но если обратить внимание на общую удовлетворенность отношениями то 20-23%  наших детей все же не удовлетворены отношениями с родителями.

 

Метод

Pandas DataFrame drop()

❮ Справочник по кадрам данных

Пример

Удалить столбец «возраст» из DataFrame:

импортировать панд как pd

data = {
  «имя»: [«Салли», «Мэри»,
«Джон»],
«возраст»: [50, 40, 30],
«квалифицированный»: [Верно, Ложь,
False]
}

df = pd.DataFrame(data)

newdf = df.drop(«возраст»,
axis=’columns’)

print(newdf)

Попробуйте сами »

Определение и использование

Метод drop() удаляет указанную строку
или колонка.

Указав ось столбца ( axis='columns' ),
падение()
метод удаляет указанный столбец.

Указав ось строки ( axis='index' ),
падение()
метод удаляет указанную строку.

Синтаксис

кадр данных .drop( метки , ось, индекс, столбцы, уровень,
на месте., ошибки)

Параметры

Ось , индекс ,
столбцы , уровень ,
вместо , ошибки параметры есть
аргументы ключевых слов.

Параметр Значение Описание
этикетки   Необязательно. Метки или индексы для удаления. Если несколько, укажите их
в списке.
ось 0
1
'индекс'
'столбцы' 		Необязательно, какую ось проверять, по умолчанию 0.
индекс Строка
Список 		Необязательный, указывает имя удаляемых строк. Можно использовать вместо
параметр обозначает параметр .
столбцы Строка
Список 		Необязательный. Задает имя удаляемых столбцов. Вместо этого можно использовать
из метки параметра.
уровень Номер
название уровня 		Необязательно, по умолчанию Нет. Указывает, какой уровень (в иерархическом
индекс) для проверки по
на месте Верно
Ложно 		Необязательный, по умолчанию False. Если True: удаление выполняется на текущем
Датафрейм. Если False: возвращает копию, в которой было выполнено удаление.
ошибки «игнорировать»
«поднять» 		Необязательно, по умолчанию «игнорировать». Указывает, игнорировать ошибки или нет

Возвращаемое значение

DataFrame с результатом или None, если
для параметра inplace установлено значение True.

❮ Справочник по кадрам данных

ВЫБОР ЦВЕТА

Лучшие учебники

Учебник HTML
Учебник CSS
Учебное пособие по JavaScript
Учебное пособие
Учебное пособие по SQL
Учебное пособие по Python
Учебное пособие по W3.CSS
Учебное пособие по Bootstrap
Учебное пособие по PHP
Учебное пособие по Java
Учебное пособие по C++
Учебное пособие по jQuery

Лучшие ссылки

Справочник по HTML
Справочник по CSS
Справочник по JavaScript
Справочник по SQL
Справочник по Python
Справочник по W3.CSS
Справочник по Bootstrap
Справочник по PHP
Цвета HTML
Справочник по Java
Справочник по Angular
Справочник по jQuery

Основные примеры

Примеры HTML
Примеры CSS
Примеры JavaScript
Примеры инструкций
Примеры SQL
Примеры Python
Примеры W3.CSS
Примеры Bootstrap
Примеры PHP
Примеры Java
Примеры XML
Примеры jQuery

ФОРУМ |
О

W3Schools оптимизирован для обучения и обучения. Примеры могут быть упрощены для улучшения чтения и обучения.
Учебники, ссылки и примеры постоянно пересматриваются, чтобы избежать ошибок, но мы не можем гарантировать полную правильность всего содержания.
Используя W3Schools, вы соглашаетесь прочитать и принять наши условия использования,
куки-файлы и политика конфиденциальности.

Copyright 1999-2023 Refsnes Data. Все права защищены.
W3Schools работает на основе W3.CSS.

Как использовать метод перетаскивания Pandas

В этом руководстве я объясню, как удалять строки и столбцы из фрейма данных с помощью метода перетаскивания Pandas.

Я объясню, что делает метод drop, объясню синтаксис и покажу вам наглядные примеры.

Если вам нужно что-то конкретное, вы можете нажать на любую из следующих ссылок.

Содержание:

  • Введение
  • Синтаксис
  • Примеры
  • Часто задаваемые вопросы

Метод опускания довольно прост в использовании, но есть несколько важных деталей, которые вам следует знать. Итак, давайте начнем с краткого объяснения того, что он делает и как он работает.

Краткое введение в Pandas Drop

Метод удаления Pandas удаляет строки и столбцы из фреймов данных Python и объектов Series.

Вы можете использовать эту технику для:

  • удалить строки
  • удалить столбцы

Хотя чаще всего я использую этот метод для удаления столбцов (т. е. переменных).

Удаление строк и столбцов очень распространено, когда вы выполняете «обработку данных» или очистку данных. Итак, чтобы освоить обработку данных в Python, вам действительно нужно знать, как использовать эту технику.

При этом то, как именно вы его используете, зависит от синтаксиса. В таком случае давайте посмотрим на синтаксис drop() метод.

Синтаксис Pandas drop

В этом разделе я покажу вам синтаксис для:

  • удаления одного столбца
  • удаления нескольких столбцов
  • удаления строк

Мы рассмотрим эти отдельно, и затем я объясню некоторые необязательные параметры позже.

Небольшое примечание

Одно небольшое примечание, прежде чем мы рассмотрим синтаксис.

Все эти объяснения синтаксиса предполагают, что вы уже импортировали Pandas и что у вас есть доступный фрейм данных Pandas (или Series).

Вы можете импортировать Pandas со следующим кодом:

импортировать панд как pd

А если вам нужно освежить знания о том, как создавать фреймы данных, вы можете прочитать наше руководство по фреймам данных Pandas.

синтаксис: удалить столбец

Сначала рассмотрим синтаксис удаления одного столбца.

Чтобы удалить столбец, вы вводите имя своего фрейма данных, а затем .drop() для вызова метода.

В скобках нужно использовать цифру столбцов параметр.

Аргументом параметра будет имя столбца, который вы хотите удалить. Имя столбца должно быть заключено в кавычки.

Я покажу вам пример этого в примере 1.

синтаксис: удаление нескольких столбцов

Синтаксис удаления нескольких столбцов аналогичен синтаксису удаления одного столбца.

Вы вводите имя своего фрейма данных и .drop() для вызова метода. Вы также все еще используете столбцов параметр.

Но здесь, чтобы удалить несколько столбцов, вы предоставляете список имен столбцов.

Я покажу вам пример этого в примере 2.

синтаксис: удаление строк

Наконец, давайте рассмотрим синтаксис для удаления строки или строк.

Синтаксис для удаления строк очень похож на предыдущие варианты синтаксиса.

Вы вызываете метод, вводя имя кадра данных, а затем .drop() для вызова метода.

Но здесь, чтобы удалить строк , вы используете параметр меток .

Аргументом параметра labels является «метка» строки из индекса фрейма данных. Вы можете использовать либо одну метку строки, либо несколько меток внутри списка Python.

Это довольно просто сделать, но чтобы сделать это правильно, вам действительно нужно понимать индексы фреймов данных Python. Если вам нужно освежить знания, вы можете прочитать наш учебник по индексам Pandas.

Я покажу вам, как удалять строки в примере 3.

Параметры Pandas drop

Теперь, когда мы рассмотрели основной синтаксис Pandas drop, давайте посмотрим на некоторые параметры.

Важные параметры, которые, я думаю, вы должны знать:

  • столбцы
  • метки
  • на месте

900 02 Есть еще несколько параметров, но я думаю, что некоторые из них просто сбивают с толку большинство новички и есть несколько ненужных параметров. Итак, я рекомендую использовать три вышеперечисленных.

Давайте обсудим каждый из них.

столбцов

Параметр столбцов позволяет указать столбцы, которые вы хотите удалить.

Аргументом этого параметра может быть одно имя столбца или список имен столбцов. Сами имена столбцов должны быть заключены в кавычки.

Я покажу вам, как использовать параметр столбцов в примере 1 и примере 2.

ярлыки

Параметр labels позволяет вам указать строки, которые вы хотите удалить.

Аргументом этого параметра может быть метка одной строки или список меток строки.

Формат меток зависит от того, как вы структурировали указатель. Если метки являются целыми числами, указанные вами метки будут целыми числами. Но если метки индекса являются строками, вы предоставите строки для этого параметра.

Я покажу вам, как использовать параметр labels в примере 3.

на месте

Параметр на месте позволяет напрямую изменять фрейм данных.

Помните: по умолчанию метод drop() создает новый кадр данных и оставляет исходный кадр данных без изменений. Это связано с тем, что по умолчанию для параметра inplace установлено значение inplace = False .

Если вы установите inplace = True , метод drop() удалит строки или столбцы непосредственно из исходного фрейма данных. Другими словами, если вы установите inplace = True , Pandas перезапишет ваши данные вместо создания нового фрейма данных в качестве вывода.

Будьте осторожны при использовании этого параметра, так как он перезапишет ваши данные.

Вывод Pandas drop

По умолчанию метод drop() выводит новый кадр данных и оставляет исходный кадр данных без изменений.

Это потому, что по умолчанию для параметра inplace установлено значение inplace = False .

Если вы установите inplace = True , Pandas будет напрямую изменять данные, с которыми вы работаете, вместо создания нового объекта. Будьте осторожны, когда вы используете вместо = True , так как это перезапишет ваши данные.

Примеры: как удалить строки и столбцы кадра данных Pandas

Теперь, когда мы рассмотрели синтаксис, давайте посмотрим, как мы можем использовать метод drop() для удаления строк и столбцов Python кадр данных.

Примеры:

  • Удалить один столбец из фрейма данных
  • Удалить несколько столбцов из фрейма данных
  • Удалить определенные строки из фрейма данных
  • Удалить столбцы и изменить данные «на месте»
Сначала запустить этот код 9017 8

Перед тобой запустите любой из примеров, вам нужно будет сначала запустить некоторый предварительный код.

В частности, вам необходимо:

  • импортировать Pandas
  • создать фрейм данных
Импортировать Pandas

Кулак, давайте импортируем панд.

Вы можете сделать это с помощью следующего кода:

импортировать панд как pd

Очевидно, что нам понадобятся Панды, чтобы использовать технику падения Панд. Нам также понадобятся Pandas для создания наших данных. Давайте сделаем это дальше.

Создать фрейм данных

Здесь мы создадим простой фрейм данных с именем sales_data .

Для этого вызовем функцию pd. DataFrame() , но также установим индекс фрейма данных с метод set_index() .

# СОЗДАТЬ ФРЕЙМ ДАННЫХ
данные_продажи = pd.DataFrame({
"name":["Уильям","Эмма","София","Маркус","Эдвард","Томас","Итан","Оливия","Арун","Аника","Пауло"]
,"region":["Восток","Север","Восток","Юг","Запад","Запад","Юг","Запад","Запад","Восток","Юг"]
,"продажи":[50000,52000,
,34000,42000,72000,49000,55000,67000,65000,67000]
,"расходы":[42000,43000,50000,44000,38000,39000,42000,60000,39000,44000,45000]})

# УСТАНОВИТЬ ИНДЕКС
sales_data.set_index('имя', inplace = True)

Этот фрейм данных содержит фиктивные данные о продажах. Мы сможем использовать это в наших примерах.

Давайте быстро распечатаем его, чтобы увидеть содержимое:

печать (продажи_данные)

ВЫХОД:

        расходы на продажу региона
имя
Уильям Ист 50000 42000
Эмма Норт 52000 43000
София Восточная 
 50000
Маркус Саут 34000 44000
Эдвард Уэст 42000 38000
Томас Уэст 72000 39000
Итан Саут 49000 42000
Оливия Уэст 55000 60000
Арун Уэст 67000 39000
Аника Восток 65000 44000
Пауло Саут 67000 45000

Как видите, этот фрейм данных имеет 3 столбца: регион , продажи и расходы .

Фрейм данных также имеет индекс с именами продавцов в данных. Мы сможем использовать индекс для ссылки на строки и удаления определенных строк.

Теперь, когда у нас есть фрейм данных, давайте запустим несколько примеров.

ПРИМЕР 1: Удаление одного столбца из фрейма данных

Во-первых, давайте начнем с самого простого.

Здесь мы собираемся удалить один столбец из нашего фрейма данных.

Для этого вызовем метод drop и воспользуемся параметром columns .

Посмотрим:

sales_data.drop (столбцы = «расходы»)

ВЫХОД:

        регион продаж
имя
Уильям Ист 50000
Эмма Норт 52000
София Восток 

Маркус Саут 34000
Эдвард Уэст 42000
Томас Уэст 72000
Итан Саут 49000
Оливия Уэст 55000
Арун Вест 67000
Аника Восток 65000
Пауло Саут 67000
Объяснение

Это довольно просто, но позвольте мне объяснить.

Здесь мы удалили столбец расходы .

Для этого мы ввели имя фрейма данных, а затем . drop() для вызова метода.

В скобках мы использовали код columns = 'расходы' , чтобы указать, что мы хотим удалить столбец расходов . Обратите внимание, что имя столбца заключено в кавычки (т. е. оно представлено в виде строки).

В выводе мы видим, что вся колонка расходов была удалена.

Также обратите внимание: на выходе получается новый кадр данных , а исходные данные остаются неизменными. Это связано с тем, что по умолчанию для параметра inplace установлено значение inplace = False 9.0030 . Когда inplace = False , drop() выведет новый кадр данных, но оставит исходный кадр данных без изменений.

Я покажу вам, как напрямую изменить исходный фрейм данных в примере 4.

ПРИМЕР 2: Удаление нескольких столбцов из фрейма данных

Далее давайте удалим несколько столбцов из фрейма данных Pandas.

Для этого мы по-прежнему будем использовать параметр столбцов .

Но вместо того, чтобы указывать имя одного столбца в качестве аргумента, мы предоставим список имен столбцов.

В частности, здесь мы удалим переменную регион и переменную расходов .

Посмотрим:

sales_data.drop (столбцы = ['регион','расходы'])

ВЫХОД:

         продажи
имя
Уильям 50000
Эмма 52000
София 

Маркус 34000
Эдвард 42000
Томас 72000
Итан 49000
Оливия 55000
Арун 67000
Аника 65000
Пауло 67000
Объяснение

В выводе мы видим, что переменная регион и переменная расходы были удалены.

Для этого мы вызвали метод drop() , но мы использовали параметр columns , чтобы указать несколько переменных для удаления.

В частности, внутри скобок мы использовали код столбцов = ['регион','расходы'] , чтобы указать, что мы хотим удалить переменную региона и расходы переменные. Обратите внимание, что имена этих переменных заключены в кавычки (т. е. представлены в виде строк). Кроме того, они передаются в параметр columns в виде списка имен переменных.

Имейте в виду, что здесь мы удалили только две переменные. Но если у вас есть фрейм данных большего размера и вы хотите удалить гораздо больше переменных, вы можете просто создать список всех имен, которые хотите удалить.

ПРИМЕР 3. Удаление определенных строк из кадра данных

Теперь давайте удалим несколько строк из нашего фрейма данных.

Удаление строк очень похоже на удаление столбцов. Но вместо использования столбцов мы будем использовать параметр labels .

С помощью параметра labels мы можем указать определенные строки для удаления с помощью метки индекса.

Посмотрим:

sales_data.drop (метки = ['Уильям', 'Пауло'])

ВЫХОД:

       расходы на продажу региона
имя
Эмма Норт 52000 43000
София Восток 
 50000
Маркус Саут 34000 44000
Эдвард Уэст 42000 38000
Томас Уэст 72000 39000
Итан Саут 49000 42000
Оливия Уэст 55000 60000
Арун Уэст 67000 39000
Аника Восток 65000 44000
Объяснение

Здесь мы удалили записи для Уильяма и Пауло. Мы сделали это с помощью кода drop(labels = ['William','Paulo']) .

Параметр labels позволяет удалять строки по метке индекса и по списку значений (т.е. ['William','Paulo'] ) указывают, какие именно строки нужно удалить.

Это довольно просто, но чтобы действительно понять это, вам нужно понять, что такое индекс фрейма данных. Если вам нужно освежить знания, вам следует ознакомиться с нашим руководством по индексам Pandas.

Обратите внимание, что в этом примере мы удалили несколько строк, поэтому мы представили метки внутри списка Python, аналогично удалению нескольких столбцов, как мы сделали в примере 2.

ПРИМЕР 4: Удалить столбцы и изменить данные «на месте».

Наконец, давайте напрямую изменим наши данные, удалив столбец «на месте».

Помните: когда мы используем метод drop() , метод создает новый кадр данных в качестве вывода по умолчанию и оставляет исходный кадр данных без изменений.

Мы можем изменить это поведение, установив inplace = True .

Давайте посмотрим, а потом я объясню.

Создать копию фрейма данных

Перед запуском примера мы сначала создадим копию данных.

Это потому, что мы будем напрямую изменять наши данные. В качестве гарантии, мы будем работать с копией прямо сейчас.

sales_data_copy = sales_data.copy()

Если вы проверите эти данные, вы увидите, что они совпадают с sales_data .

Опустить колонку «на место»

Ок. Теперь мы перетащим столбец непосредственно из sales_data_copy .

sales_data_copy.drop (столбцы = «расходы», inplace = True)

И выведем данные:

печать (продажи_данные_копия)

ВЫХОД:

        регион продаж
имя
Уильям Ист 50000
Эмма Норт 52000
София Восток 

Маркус Саут 34000
Эдвард Уэст 42000
Томас Уэст 72000
Итан Саут 49000
Оливия Уэст 55000
Арун Вест 67000
Аника Восток 65000
Пауло Саут 67000
Объяснение

Когда вы запускаете код и затем смотрите на sales_data_copy , вы можете видеть, что переменная расходов была навсегда удалена из фрейма данных.

Помните: когда мы используем технику drop() с inplace = True , Pandas будет напрямую работать с фреймом данных.

Это контрастирует с inplace = False . Если вы установите inplace = False (что является поведением по умолчанию), Pandas создаст новый фрейм данных и оставит исходный без изменений.

Итак, когда вы используете inplace = True , Pandas напрямую изменит ваши данные. Это может быть опасно. Прежде чем использовать это, вы должны протестировать свой код, чтобы убедиться, что он работает правильно!

Часто задаваемые вопросы о Pandas drop

Теперь, когда мы рассмотрели несколько примеров, давайте рассмотрим некоторые распространенные вопросы о методе drop() .

Часто задаваемые вопросы:

  • Я использовал drop() , но мой фрейм данных не изменился. Почему?
  • Что делает параметр оси ?

Вопрос 1: Я использовал метод перетаскивания, но мой фрейм данных не изменился.

Почему?

Если вы используете метод перетаскивания, вы можете заметить, что ваш исходный фрейм данных остается неизменным после вызова метода.

Например, в примере 1 мы использовали следующий код:

sales_data.drop (столбцы = «расходы»)

Если вы распечатаете sales_data после запуска кода, вы поймете, что sales_data без изменений. В столбце расходы стоит , все еще там .

Это потому, что метод drop() создает новый кадр данных и оставляет оба исходных кадра данных без изменений.

По умолчанию вывод метода отправляется на консоль. Мы можем видеть вывод в консоли, но чтобы сохранить его, нам нужно сохранить его с именем.

Например, вы можете сохранить вывод следующим образом:

sales_data_updated = sales_data.drop (столбцы = «расходы»)

Вы можете назвать выход как хотите. Вы даже можете назвать его исходным именем sales_data .

В качестве альтернативы вы можете установить inplace = True , что также перезапишет исходный набор данных. Я показал пример этого в примере 4.

Но будьте осторожны, если вы используете любой из этих методов, они перезапишут ваш исходный набор данных. Убедитесь, что вы проверили свой код, чтобы он работал правильно, прежде чем перезаписывать входной фрейм данных.

Вопрос 2: Что делает параметр оси?

Параметр оси — это альтернативный способ управления удалением строк или столбцов.

Лично я считаю, что использование параметра оси для метода drop() очень плохо спроектировано. Я не буду вдаваться в подробности, но то, как разработчики Pandas реализовали этот параметр, делает работу с ним очень запутанной.

Хорошая новость: есть другой способ . Можно вообще пропустить, используя параметр оси .

Вместо этого вы можете использовать параметр columns , если хотите удалить столбцы, и вы можете использовать параметр labels , если хотите удалить строки.

Я показываю синтаксис для использования этих других параметров в разделе синтаксиса, а также показываю примеры удаления столбцов и строк в примере 1, примере 2 и примере 3.

Другие вопросы оставляйте в комментариях ниже

У вас есть другие вопросы о методе сброса Pandas?

Есть ли что-то еще, что вам нужно понять, что я здесь не описал?

Если да, оставьте свой вопрос в разделе комментариев ниже.

Чтобы узнать больше о Pandas, подпишитесь на нашу рассылку

Этот учебник должен был дать вам хорошее введение в технику перетаскивания Pandas, но если вы действительно хотите освоить манипулирование данными и науку о данных в Python, есть лот больше узнать.

Итак, если вы готовы узнать больше о Pandas и науке о данных, подпишитесь на нашу рассылку по электронной почте.

Почти каждую неделю мы публикуем БЕСПЛАТНЫЕ руководства по:

  • Base Python
  • NumPy
  • Pandas
  • Scikit Learn
  • Машинное обучение
  • Глубокое обучение 902 52
  • … и многое другое.

    This entry was posted in Популярное