MultiIndexpandasこんにちは、今回はdrop関数に関して詳しくまとめていきたいと思います。DataFrameの整形で非常に役に立つ関数なのでぜひ使い来ないしたいですね。dropを使ったのに削除できなかったときの対処法も書いています。複数行・列を削除できるこの記事で解説します。【関連記事】drop_duplicatesまとめpop、del、dropの3つの基本的な使い方は以下の記事でまとめています。【Python】pandasのデータフレームで行・列を削除する方法こんにちは、今回はpandasのDataFrameで行や列を削除する方法を解説していきます。それぞれの役割やメリットを確認しながら基本的なポイントを押さえていきましょう。[...]今回はdrop関数についてみていきましょう。以下では次のDataFrameに対して処理を行っていきます。lab上で実行できます。削除したい行名か列名(複数ならリスト)行名と列名の混同はできない。今回は簡単に紹介するにとどめます。【Python】pandasのデータフレームで行・列を削除する方法こんにちは、今回はpandasのDataFrameで行や列を削除する方法を解説していきます。それぞれの役割やメリットを確認しながら基本的なポイントを押さえていきましょう。列を削除するにはcolumnsに列名を渡すか、axis(軸)に1を渡します。複数列を削除するならリストを使いましょう。以下のコードは列col1を削除する方法を2通りで書いています。行を削除するにはindexに行名を渡すか、axis(軸)に0を渡します。複数行を削除するならリストを使いましょう。以下のコードはrow1、row2を削除する方法を3通りで書いています。'row2'])inplaceの役割と消えない理由・対策inplace=False(デフォルト)のときこのとき元のDataFrameは変更されずに、行や列を削除したコピーのDataFrameが返されます。以下のように列col1を削除後にdfを表示させると、変更前のDataFrameが表示されます。#もとのdfが表示されるこのように、せっかく行や列を削除してもその変更が維持されなければ意味がないですよね。いった戻り値のことを知らないと、「行や列が消えない!」なんてことになって変なところで足止めを食らう可能性もあります。そこで2つの対策方法を紹介します。次のように新たな変数に代入してあげた方がいいですね。「inplace=True」に変更することで解決します。#削除されたdfが表示されるcol1を削除levelの使い方マルチインデックス(MultiIndex)のDataFrameを削除するときに使えます。マルチインデックスとは以下のような構造のDataFrameのことです。99]})dfマルチインデックスのデータフレームindexを2段階で設定しているイメージですね。詳しい書き方などは別記事で解説したいと思います。これに対してdropを使うと以下のようになります。内側のindexを削除するときには必要です。AIエンジニア養成の一括教材はコチラ(テックジム)errorsの使い方errors=’raise’(デフォルト)存在しない行名・列名を渡すとエラーになる。errors=’ignore’存在しない行名・列名はスルーしてくれる。errors='ignore')必要のないエラーをカットできるので便利ですが、本当は削除したいのにスペルミスで入力してしまったときもスルーされてしまうので乱用は避けたいですね。人間が入力するときではなく、プログラムからプログラムに渡すときに使用することをおススメします。まとめいかがでしたか。今回はdropについて詳しくまとめていきました。引数がありますが、それぞれの役割を分かって使うととっても便利になりますね。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ABOUT独学で学んだことをアウトプットしているブログです。とことん独学ブログ.。