インデックスまたは条件に基づいて Pandas データフレームから行を削除するにはどうすればよいですか?

Pandas データフレームからの行の削除

Pandas では、データ クリーニングのため、データフレームから特定の行を削除する必要があることがよくあります。目的を特定したり、特定のサブセットに焦点を当てたりすることができます。これを実現する効率的な方法の 1 つは、drop 関数を利用することです。これにより、さまざまな基準に基づいて行を選択的に削除できます。

プロセスを示すために、データフレーム df:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
                   'discount': [None, None, None, None, None, None],
                   'net_sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
                   'cogs': [2.245, 5.291, 7.981, 12.686, 2.710, 6.459]})

print(df)
</code>

ここで、[1, 2, 4] などのリストで表される特定のシーケンス番号を持つ行を削除するとします。これを行うには、次のようにドロップ関数を使用します。

削除する一連のインデックス ラベルを作成します。

<code class="python">indices_to_drop = [1, 2, 4]</code>

または、列の条件に基づいて行を削除することもできます:

<code class="python">conditions_to_drop = df['sales'] > 10
df = df[~conditions_to_drop]</code>

drop でインデックス パラメータを指定すると、指定されたインデックスに対応する行を効果的に削除して、目的のサブセットを残すことができます。

<code class="python">df = df.drop(index=indices_to_drop)
print(df)</code>

この場合、次のデータフレームになります:

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