Pythonのdrop関数の使い方

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasには、DataFrameの行や列を削除するためのdrop関数があります。この記事では、その使い方について詳しく解説します。

drop関数の基本的な使い方

drop関数は、行や列のラベルを指定して削除することができます。以下にその基本的な使い方を示します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 'A'列を削除
df = df.drop('A', axis=1)

上記のコードでは、’A’列が削除された新しいDataFrameが作成されます。

複数の行や列を削除する

複数の行や列を削除するには、削除したいラベルのリストをdrop関数に渡します。以下にその例を示します。

# 'A'列と'B'列を削除
df = df.drop(['A', 'B'], axis=1)

行と列を同時に削除する

行と列を同時に削除するには、index引数とcolumns引数を同時に指定します。

# 'A'列とインデックスが1の行を削除
df = df.drop(index=1, columns='A')

inplace引数を使用する

inplace=Trueを指定すると、元のDataFrameが直接更新されます。そのため、新しいDataFrameを作成する必要がありません。

# 'A'列を削除（元のDataFrameを更新）
df.drop('A', axis=1, inplace=True)

以上がPythonのdrop関数の基本的な使い方です。この関数を使うことで、DataFrameの不要な行や列を簡単に削除することができます。データ分析を行う際には、この関数を活用してみてください。.