Python | Pandas.drop()を使用してDataFrameから行/列を削除します

Pythonは、主にデータ中心のPythonパッケージの素晴らしいエコシステムのために、データ分析を行うための優れた言語です。 Pandasはそれらのパッケージの1つで、データのインポートと分析をはるかに簡単にします。 Pandasは.drop()メソッドを使用してデータフレームを削除およびフィルタ処理する方法をデータアナListに提供します。行または列は、この方法を使用してインデックスラベルまたは列名を使用して削除できます。

構文: DataFrame.drop(ラベル=なし、軸= 0、インデックス=なし、列=なし、レベル=なし、インプレース= False、エラー= '発生') パラメーター: labels:行または列の名前を参照する文字列または文字列のList。 axis:整数値または文字列値。行は0、列は0です。 インデックスまたは列:単一のラベルまたはList。インデックスまたは列は軸の代替であり、一緒に使用することはできません。 level:データフレームが複数レベルのインデックスを持つ場合のレベルを指定するために使用されます。 インプレース:Trueの場合、元のデータフレームに変更を加えます。 errors:Listの値が存在しない場合はエラーを無視し、errors = 'ignore'の場合は残りの値を削除します 戻り型:値が削除されたデータフレーム

コードで使用されているCSVをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

例1:インデックスラベルによる行の削除 彼のコードでは、インデックスラベルのListが渡され、それらのラベルに対応する行は.drop()メソッドを使って削除されます。

🐶Pythonコードの例を示すで

# importing pandas module
import pandas as pd

# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" )

# dropping passed values
data.drop(["Avery Bradley", "John Holland", "R.J. Hunter",
                            "R.J. Hunter"], inplace = True)

# display
data

動画で確認

出力画像に示すように、新しい出力には渡された値がありません。インプレースがTrueだったため、これらの値は削除され、元のデータフレームに変更が加えられました。

値を削除する前のデータフレーム -

値をドロップした後のデータフレーム -

例2:列名を使って列を削除する 彼のコードでは、Passed列は列名を使用してドロップされます。 1は列を参照するため、axisパラメータは1のままです。

🐶Pythonコードの例を示すで

# importing pandas module
import pandas as pd

# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" )

# dropping passed columns
data.drop(["Team", "Weight"], axis = 1, inplace = True)

# display
data

動画で確認

出力画像に示すように、新しい出力には渡された列がありません。 axisが1に設定されているためこれらの値は削除され、inplaceがTrueであるため変更は元のデータフレームで行われました。

列を削除する前のデータフレーム -

列削除後のデータフレーム -

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Last Updated: 5/30/2019, 5:18:14 PM