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ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPandas DataFrame から列を安全に削除するにはどうすればよいですか?

How to Safely Delete Columns from a Pandas DataFrame?

Pandas DataFrame からの列の削除

DataFrame 自体 (del df.column_name) で del キーワードを使用するのは直感的に思えるかもしれませんが、これは、Pandas で列を削除するための推奨される方法ではありません。 del キーワードは DataFrame オブジェクトから値だけでなく列全体を削除するため、予期しないエラーが発生する可能性があります。

推奨アプローチ:drop() メソッドを使用する

DataFrame から列を削除する適切な方法は、drop() メソッドを使用することです。これにより、正確なターゲティングと削除プロセスの制御が可能になります。一般的な構文は次のとおりです:

df = df.drop('column_name', axis=1)

ここで、1 は列の軸番号を表します (0 は行を表します)。この方法では、指定された列のみが削除され、残りのデータはそのまま残ります。

代替構文: 列キーワードの使用

drop() の代替構文は次のとおりです。 columns キーワードを使用するには:

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])

このメソッドは、複数を削除する場合に特に便利です。

インプレース変更

元の DataFrame を再割り当てせずにインプレースで変更する場合は、

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

を使用します。列番号で削除

位置で列を削除するにはラベルの代わりに (数値) を使用します:

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index

テキスト構文の使用

Columns キーワードと同様に、テキスト構文を使用して列を指定することもできます。ドロップされる:

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)

以上がPandas DataFrame から列を安全に削除するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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