Pandas の使い方を学ぶ: DataFrame 内のデータ列を削除する方法

Pandas チュートリアル: DataFrame 内のデータ列を削除するには?

データ分析の需要が高まるにつれ、Python の Pandas ライブラリはデータ アナリストにとって重要なツールの 1 つになりました。 Pandas は強力なデータ操作および処理機能を提供しており、一般的な操作の 1 つは、DataFrame 内のデータの特定の列を削除することです。この記事では、Pandas を使用して DataFrame 内のデータ列を削除する方法を詳しく紹介し、具体的なコード例を示します。

始める前に、まず Pandas ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用して、Python 環境に Pandas をインストールできます:

pip install pandas

インストールが完了したら、次のコードを通じて Pandas ライブラリをインポートできます:

import pandas as pd

次に、列の削除操作を示すサンプル データフレーム。 data という名前のデータフレームがあり、次のデータが含まれているとします。

   A   B   C   D
0  1   2   3   4
1  5   6   7   8
2  9  10  11  12

次に、列 C を削除します。 drop メソッドを使用すると、この目標を達成できます。 drop メソッドは、削除するラベル (列名) を指定するために使用されるパラメータ labels を受け取り、新しい DataFrame を返します。

次は列 C を削除するコード例です:

data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]})

data = data.drop('C', axis=1)

この例では、まず pd.DataFrame を使用して data# という名前のファイルを作成します。メソッド ##DataFrame を使用し、drop メソッドを使用して列 C を削除します。 axis=1 パラメータを使用して、削除する列を指定していることに注意してください。 axis パラメーターが指定されていない場合、行はデフォルトで削除されます。

この操作の後、

data の内容は次のようになります:

   A   B   D
0  1   2   4
1  5   6   8
2  9  10  12

drop メソッドを使用するほかに、次のようにすることもできます。 Python 列を削除するための del キーワード。以下は、del キーワードを使用して列 C を削除するコード例です。

data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]})

del data['C']

同様に、列を削除すると、

data の内容は次のようになります。 :

   A   B   D
0  1   2   4
1  5   6   8
2  9  10  12

上記の 2 つのメソッドに加えて、

pop メソッドを使用して列を削除し、削除された列を返すこともできます。以下は、pop メソッドを使用して列 C を削除するコード例です:

data = pd.DataFrame({'A': [1, 5, 9], 'B': [2, 6, 10], 'C': [3, 7, 11], 'D': [4, 8, 12]})

C_column = data.pop('C')

この例では、

C_column は削除された列 C の内容を保存します。列を削除した後の data の内容は前の例と同じになります。

要約すると、この記事では、Pandas を使用して DataFrame 内の特定のデータ列を削除する方法を紹介します。

drop メソッド、del キーワード、および pop メソッドを使用すると、指定した列を簡単に削除し、新しい DataFrame または削除された列を返すことができます。

この記事が、Pandas の使用方法を学び、理解するのに役立つことを願っています。

以上がPandas の使い方を学ぶ: DataFrame 内のデータ列を削除する方法の詳細内容です。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。