データフレーム操作術！Pandasで要素削除のコツと注意点｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

Pandasは、データフレームを操作するための強力なライブラリです。データフレームは、行と列の両方を持つテーブル形式のデータ構造です。データフレームを操作するために、必要な機能の1つが要素の削除です。

データフレームの行や列の削除方法

まずは、データフレームから行や列を削除する方法を見てみましょう。

行を削除するには、drop()メソッドを使用します。以下の例では、dfという名前のデータフレームから2行目を削除しています。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print('Original DataFrame:')
print(df)
df = df.drop(1)
print('DataFrame after deleting the second row:')
print(df)

実行結果:

Original DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
DataFrame after deleting the second row:
   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

列を削除するには、drop()メソッドにaxis=1を指定します。以下の例では、dfという名前のデータフレームから’B’列を削除しています。

df = df.drop('B', axis=1)
print('DataFrame after deleting the column "B":')
print(df)

実行結果:

DataFrame after deleting the column "B":
   A  C
0  1  7
2  3  9

条件に基づいた要素の削除方法

次に、条件に基づいた要素の削除方法を見てみましょう。

条件に基づいて要素を削除するには、drop()メソッドにinplace=Trueを指定します。以下の例では、dfという名前のデータフレ
ームから値が5未満の要素を削除しています。

df.drop(df[df['C'] > 8].index, inplace=True)
print('DataFrame after deleting elements where "B" is less than 5:')
print(df)

実行結果:

DataFrame after deleting elements where "B" is less than 5:
   A  C
0  1  7

削除操作時のインデックスの挙動と注意点

要素を削除する際に、注意する必要がある点があります。それは、drop()メソッドによる削除操作は、元のデータフレームから行や列を取り除くだけであり、元のデータフレーム自体を変更しない点です。削除後のデータフレームを利用するためには、drop()メソッドにinplace=Trueを指定する必要があります。また、削除した行や列のインデックスも削除されます。削除後のインデックスを再設定するためには、reset_index()メソッドを使用します。