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。これを達成する効率的な方法の 1 つは、ドロップ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:

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)

次に、[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:

1. 削除する一連のインデックス ラベルを作成します:

indices_to_drop = [1, 2, 4]

2. または、列に基づいて行を削除することもできます条件:

conditions_to_drop = df['sales'] > 10
df = df[~conditions_to_drop]

drop でインデックス パラメーターを指定すると、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:

df = df.drop(index=indices_to_drop)
print(df)

この場合、次のデータフレームになります:

                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459