Pandas で列を削除する方法 (4 つの例)

Drop()関数を使用して、pandas DataFrame から 1 つ以上の列を削除できます。

 #drop one column by name
df. drop (' column_name ', axis= 1 , inplace= True )

#drop multiple columns by name
df. drop ([' column_name1 ', ' column_name2 '], axis= 1 , inplace= True )

#drop one column by index
df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True )

#drop multiple columns by index
df. drop (df.columns[[0,2,5]], axis= 1 , inplace= True )

次の点に注意してください。

• axis引数は、行 (0) を削除するか列 (1) を削除するかを指定します。
• inplace引数は、DataFrame を再割り当てせずに列をその場で削除することを指定します。

次の例は、実際に次の pandas DataFrame でこの関数を使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' C ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	A B C
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

例 1: 列を名前で削除する

次のコードは、DataFrame から列を名前で削除する方法を示しています。

 #drop column named 'B' from DataFrame
df. drop (' B ', axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

	A C
0 25 11
1 12 8
2 15 10
3 14 6
4 19 6
5 23 5
6 25 9
7 29 12

例 2: 複数の列を名前で削除する

次のコードは、複数の列を名前で削除する方法を示しています。

 #drop columns 'A' and 'C' from DataFrame
df. drop ([' A ', ' C '], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        B
0 5
1 7
2 7
3 9
4 12
5 9
6 9
7 4

例 3: インデックスによる列の削除

次のコードは、インデックスによって列を削除する方法を示しています。

 #drop first column from DataFrame
df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        B C
0 5 11
1 7 8
2 7 10
3 9 6
4 12 6
5 9 5
6 9 9
7 4 12

例 4: インデックスによって複数の列を削除する

次のコードは、インデックスによって複数の列を削除する方法を示しています。

 #drop multiple columns from DataFrame
df. drop (df. columns [[0, 1]], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        VS
0 11
1 8
2 10
3 6
4 6
5 5
6 9
7 12

追加リソース

Pandas DataFrame に行を追加する方法
Numpy 配列を Pandas DataFrame に追加する方法
Pandas DataFrame の行数をカウントする方法