pandasを使った重複列・行の抽出・削除・項目名変更のポイントと実践例

本記事では、pandasを使った重複列・行の抽出・削除・項目名変更について解説します。データ分析や機械学習の前処理で役立つ情報が満載です。ぜひ参考にしてみてください。

はじめに

データ分析や機械学習の前処理では、重複列・行の抽出・削除・項目名変更が重要な作業となります。これらの処理が適切に行われていないと、分析結果に誤りが生じる可能性があります。本記事では、Pythonのライブラリであるpandasを使った重複列・行の抽出・削除・項目名変更の方法を詳しく解説します。

重複列・行の抽出・削除・項目名変更の重要性

データ分析や機械学習において、重複列・行の抽出・削除・項目名変更は以下の理由で重要です。

重複列・行があると、データの正確性が低下し、分析結果に誤りが生じる可能性がある。
重複列・行を削除することで、データの容量を削減し、計算効率が向上する。
項目名を適切に変更することで、データの可読性が向上し、分析作業がスムーズに進む。

pandasを使った重複列・行処理の方法

本記事では、以下の内容について解説します。

重複列の抽出・削除・項目名変更
重複行の抽出・削除
pandasを使った重複列・行処理の実践例

こんな人におすすめ

データ分析や機械学習の前処理を行いたい方
pandasを使ったデータ処理に興味がある方
重複列・行処理について理解を深めたい方

使用する主なライブラリ

本記事で使用する主なライブラリは以下のとおりです。

pandas: データ処理・分析のためのライブラリ

重複列の抽出・削除・項目名変更

重複列の抽出方法

重複列の抽出には、以下の手順を踏みます。

データフレームの各列のユニークな値を取得する。
ユニークな値が一致する列を抽出する。

重複列の削除方法

重複列を削除するには、pandasのdrop()関数を使用します。引数には削除したい列名と、axis=1を指定します。

項目名変更の方法

項目名を変更するには、pandasのrename()関数を使用します。引数には変更前の列名と変更後の列名を辞書形式で指定します。

コード例と解説

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

# 重複列の抽出
duplicated_columns = df.columns[df.T.duplicated(keep=False)]
print("重複列: ", duplicated_columns)

# 重複列の削除
df = df.drop(columns=duplicated_columns, axis=1)
print("重複列削除後のデータフレーム:\n", df)

# 項目名変更
df = df.rename(columns={'C': 'New_Column'})
print("項目名変更後のデータフレーム:\n", df)

pandasを使った重複列・行処理の実践例

実データを用いた重複列・行処理

ここでは、実際のデータを用いて重複列・行の抽出・削除・項目名変更を行うケーススタディを紹介します。

ケーススタディと解説

以下のデータセットを用いて、重複列・行処理を実施します。

import pandas as pd

# 実データセット読み込み
url = "https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/io/data/csv/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)

# データの先頭5行を表示
print("元のデータフレーム:\n", df.head())

# 重複列の抽出・削除
duplicated_columns = df.columns[df.T.duplicated(keep=False)]
df = df.drop(columns=duplicated_columns, axis=1)

# 重複行の抽出・削除
df = df.drop_duplicates()

# 項目名変更
new_columns = {'SepalLength': 'がく片の長さ',
'SepalWidth': 'がく片の幅',
'PetalLength': '花弁の長さ',
'PetalWidth': '花弁の幅',
'Name': '種類'}
df = df.rename(columns=new_columns)

# 処理後のデータの先頭5行を表示
print("処理後のデータフレーム:\n", df.head())

上記のコードでは、以下の処理が行われています。