Pandas で複数の列を削除する方法 (4 つの方法)
次のメソッドを使用して、pandas DataFrame から複数の列を削除できます。
方法 1: 複数の列を名前で削除する
df. drop (columns=[' col1 ', ' col2 ', ' col4 '], inplace= True )
方法 2: 範囲内の列を名前で削除する
df. drop (columns= df.loc [:, ' col1 ':' col4 '], inplace= True )
方法 3: インデックスによって複数の列を削除する
df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )
方法 4: インデックスによって範囲内の列を削除する
df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )
注: inplace=True引数は、DataFrame を再割り当てせずにインプレース列を削除するようにパンダに指示します。
次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'], ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12], ' steals ': [4, 5, 10, 12, 4, 8, 7, 2]}) #view DataFrame print (df) team points assists rebounds steals 0 A 18 5 11 4 1 B 22 7 8 5 2 C 19 7 10 10 3 D 14 9 6 12 4 E 14 12 6 4 5 F 11 9 5 8 6 G 20 9 9 7 7:28 4 12 2
例 1: 複数の列を名前で削除する
次のコードは、 Points 、リバウンド、およびSteels列を名前で削除する方法を示しています。
#drop multiple columns by name df. drop (columns=[' points ', ' rebounds ', ' steals '], inplace= True ) #view updated Dataframe print (df) team assists 0 to 5 1 B 7 2 C 7 3 D 9 4 E 12 5 F 9 6 G 9 7:04 a.m.
例 2: 範囲内の列を名前で削除する
次のコードは、ポイント間の各列をドロップし、列を名前でバウンスする方法を示しています。
#drop columns in range by name df. drop (columns= df.loc [:, ' points ':' rebounds '], inplace= True ) #view updated Dataframe print (df) team steals 0 to 4 1 B 5 2 C 10 3 D 12 4 E 4 5 F 8 6 G 7 7 A.M. 2
例 3: 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、DataFrame からインデックス位置 0、3、および 4 の列を削除する方法を示しています。
#drop multiple columns by index df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True ) #view updated Dataframe print (df) assist points 0 18 5 1 22 7 2 19 7 3 14 9 4 14 12 5 11 9 6 20 9 7 28 4
例 4: インデックスによる範囲内の列の削除
次のコードは、DataFrame からインデックス位置 0、3、および 4 の列を削除する方法を示しています。
#drop columns by index range df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True ) #view updated Dataframe print (df) team steals 0 to 4 1 B 5 2 C 10 3 D 12 4 E 4 5 F 8 6 G 7 7 A.M. 2
df.columns[1:4]構文はインデックス位置 1 ~ 4 の列を指定することに注意してください。
したがって、この構文はインデックス位置 1、2、および 3 にある列を削除します。
注: pandas drop()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。
Pandas: NaN 値を含む列を削除する方法
パンダ: リストにない列を削除する方法
パンダ: 特定の列を除くすべての列を削除する方法