
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | 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。
- アイリスデータセットを読み込む。
- 重複列を抽出し、削除する。
- 重複行を削除する。
- 項目名を日本語に変更する。
このように、pandasを使って重複列・行の抽出・削除・項目名変更を実践的なデータセットに適用することができます。
まとめ
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した。データ分析や機械学習の前処理において、これらの処理が適切に行われることで、分析結果の正確性が向上します。pandasを活用して、データ処理を効率的に行いましょう。