参考Pandasには、特定の列や行を削除することのできるdrop関数が存在します。drop関数の他にもdel文を使った削除も可能なのでそれも合わせて紹介します。本記事ではそのdrop関数の使い方について解説していきます。drop関数APIドキュメントdrop関数のAPIドキュメントは以下の通りです。(省略可能)初期値None消去したい列データor行データのラベルを指定します。(省略可能)初期値0行データ(0または’index’)を削除するか列データ(1または’columns’)を削除するかを指定します。(省略可能)初期値None省略したいラベル名を行データ(index)、列データ(columns)で個別に指定します。(省略可能)初期値Noneマルチインデックスのとき、ラベルを指定する階層を指定します。(省略可能)初期値FalseTrueにすると返り値がなくなり、元のデータに変更が反映されます。(省略可能)初期値’raise’‘ignore’にすると、エラーを無視し、存在するラベルのデータのみを削除します。returns:列データや行データが削除されたDataFrameが返されます。行データを削除するaxisのデフォルトの設定で行データを削除するようになっているので、インデックスラベルを指定するだけで削除可能です。17インデックスラベルが数値以外でも削除可能です。17index引数に直接指定すれば確実です。次は列データを削除してみます。axis=1またはaxis='columns'と設定してラベルを指定すれば削除可能です。11columns引数に直接指定します。11行と列を同時に削除するindex引数とcolumns引数を同時に指定してあげれば行と列を同時に削除することが可能です。’a’行の’B’列を削除したい時はindex='a',columns='B'と指定します。17複数行、複数列ずつ削除してみます。10変更を元のデータに反映させるinplace=Trueにすれば元のデータに変更が反映されます。その代わり、関数の返り値がなくなります。17del文を使った列データの削除Pythonのdel文を利用することもできます。documentationTweetDeepAgeではAIに関する厳選した内容を記事にしてお届けします。