[Python]Pandas DataFrameのカラム名や列番号を指定した列削除｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasは、データを効果的に操作するための強力なツールです。PandasのDataFrameは、テーブルのような形式でデータを保持し、様々な操作を行うことができます。この記事では、Pandas DataFrameから特定のカラムや列を削除する方法について解説します。

列削除の基本：drop関数の使用方法

PandasのDataFrameから列を削除するためには、drop()関数を使用します。この関数は、指定した軸（列または行）に基づいてデータを削除します。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'B'を削除
df = df.drop('B', axis=1)
print(df)

上記の例では、drop()関数のaxis=1パラメータを使用して、列を指定しています。結果として、列’B’が削除されたDataFrameが表示されます。

列名を指定して削除する方法

PandasのDataFrameでは、列名を指定して削除することも可能です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列名'B'を指定して削除
df = df.drop(columns='B')
print(df)

上記の例では、drop()関数のcolumns='B'パラメータを使用して、列名’B’を指定しています。結果として、列’B’が削除されたDataFrameが表示されます。

列番号を指定して削除する方法

列番号を指定して削除する場合は、drop()関数のcolumnsパラメータに削除したい列番号を指定します。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 
6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列番号1を指定して削除
df = df.drop(columns=df.columns[1])
print(df)

上記の例では、drop()関数のcolumns=df.columns[1]パラメータを使用して、列番号1（0から始まるインデックス）を指定しています。結果として、列’B’が削除されたDataFrameが表示されます。

一度に複数の列を削除する方法

複数の列を一度に削除する場合は、drop()関数のcolumnsパラメータに削除したい列名または列番号のリストを指定します。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'A'と列'C'を一度に削除
df = df.drop(columns=['A', 'C'])
print(df)

上記の例では、drop()関数のcolumns=['A', 'C']パラメータを使用して、列’A’と列’C’を一度に削除しています。結果として、列’A’と列’C’が削除されたDataFrameが表示されます。

元のデータフレームを変更せずに列を削除する方法

Pandasのdrop()関数は、デフォルトでは元のデータフレームを変更します。しかし、元のデータフレームを変更せずに列を削除する方法もあります。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'C'を削除した新しいDataFrameを作成
new_df = df.drop(columns='C')
print(new_df)
print(df)  # 元のデータフレームは変更されていない

上記の例では、drop()関数を使用して列’C’を削除した新しいDataFrameを作成し、それをnew_dfとして保存しています。元のデータフレームdfは変更されていません。

まとめ

この記事では、Pandas DataFrameから特定のカラムや列を削除する方法について説明しました。以下がまとめのポイントです。drop()関数を使用することで、Pandas DataFrameから列を削除することができます。

axisパラメータを使用して、削除する軸を指定します。axis=1は列を削除することを意味します。列名を指定して削除する場合は、drop(columns=’列名’)の形式で指定します。

列番号を指定して削除する場合は、drop(columns=df.columns[列番号])のように指定します。

複数の列を一度に削除する場合は、drop(columns=[‘列名1’, ‘列名2’, …])のように列名のリストを指定します。元のデータフレームを変更せずに列を削除するには、新しい変数に削除後のデータフレームを代入します。以上が、Pandas DataFrameのカラム削除に関する基本的な方法です。

これらの方法を使って、データ分析やデータ前処理の際に必要な列を効果的に削除することができます。この記事では、Pandasを使用してDataFrameから列を削除する方法を詳しく解説しました。これらの方法を使えば、データフレームの操作やデータの整理がスムーズに行うことが出来ます。