[Python] So löschen Sie eine Zeile / Spalte in einer Tabelle (Liste der Optionen für die Drop-Methode)

[Python] So löschen Sie eine Zeile / Spalte in einer Tabelle (Liste der Optionen für die Drop-Methode)

So löschen Sie ein Tabellenelement in einem Pandas DataFrame. Eine Zusammenfassung der Optionen der Drop-Methode basierend auf der tatsächlichen Verwendung.

Es ist kompliziert, weil es die gleiche Verarbeitung mit unterschiedlichen Beschreibungen gibt, Sie können eine Spalte löschen, indem Sie sich an "columns = label" und "index = label" erinnern.

Klicken Sie hier für eine Liste der Optionen ▶ [Schnellreferenztabelle für Drop-Methodenoptionsliste](Schnellreferenztabelle für Drop-Methodenoptionen Nr. 1)

1. [Schnellreferenztabelle für Drop-Methodenoptionsliste](Schnellreferenztabelle für Drop-Methodenoptionen Nr. 1)
2. [Drop-Matrix mit Drop-Methode](# 2 Drop-Matrix mit Drop-Methode)
   1. drop(label, axis)
3. [Achse = 0 (optional)](# 1-1-Achse0) 2. axis='index' 3. axis=1 4. axis='columns' 2. drop(index=label) 3. drop(columns=label)
4. [Andere Optionen für die Drop-Methode](# 3 Andere Optionen für die Drop-Methode)
5. [Überschreiben zulassen](# Überschreiben zulassen)
6. [Fehler ausblenden](# Fehler ausblenden)

• "Df": Variable mit Tabelle
• "Label": Zeilen- oder Spaltenname --Erstellen Sie ein anderes Objekt, ohne die Standardeinstellung zu überschreiben
• Eine Matrix kann nur mit "index =" und "column =" oder "axis = 1" angegeben werden.

Tabellencode

import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
listB = ['EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH']
listC = ['III', 'JJJ', 'KKK', 'LLL']
listD = ['MMM', 'NNN', 'OOO', 'PPP']

df = pd.DataFrame(listA)
df[1] = listB
df[2] = listC
df[3] = listD

df.columns = ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd']
df.index = [111,222,333,444]

df

①drop(label, axis) ②drop(index=label) ③drop(columns=label)

** Grundtyp ** df.drop(label, axis=A) └ "df": Tabellendaten (DataFrame-Typ) └ "drop ()": Drop-Methode └ "label": Zu löschender Zeilen- / Spaltenname └ "Achse = A": Geben Sie Zeile oder Spalte mit A an

** ▼ Punkt **

• Geben Sie entweder Zeile oder Spalte mit Achse an.
• Es gibt 4 Muster für die Angabe von Achsen.
• Ein neues DataFrame-Objekt wird mit intakter Originaltabelle erstellt.
• Kann wiederhergestellt werden, auch wenn versehentlich gelöscht

** ▼ So legen Sie 4 Achsen fest **

Nach Zeilennamen löschen

Die folgenden zwei Achsen (drei einschließlich Auslassungen) können beschrieben werden.

① Achse = 0 (optional) ②axis='index'

(1-1) axis=0 df.drop([label1,label2,,,], axis=0) df.drop([label1,label2,,,])

Auch wenn Achse = 0 ** weggelassen ** ist, wird die gleiche Verarbeitung durchgeführt.

** ▼ Geben Sie nur eine Spalte an **

（axis=0) weggelassen

df.drop(333)

#Ausgabe

	aaa	bbb	ccc	ddd
111	AAA	EEE	III	MMM
222	BBB	FFF	JJJ	NNN
444	DDD	HHH	LLL	PPP

（axis=0) Keine Auslassung

df.drop(333, axis=0)

#Ausgabe

	aaa	bbb	ccc	ddd
111	AAA	EEE	III	MMM
222	BBB	FFF	JJJ	NNN
444	DDD	HHH	LLL	PPP

Mehrere Spaltennamen

df.drop([111,333])

#Ausgabe

	aaa	bbb	ccc	ddd
222	BBB	FFF	JJJ	NNN
444	DDD	HHH	LLL	PPP

df.drop([label1,label2,,,], axis='index')

axis='index'

df.drop([111,333], axis='index')

#Ausgabe

	aaa	bbb	ccc	ddd
222	BBB	FFF	JJJ	NNN
444	DDD	HHH	LLL	PPP

①axis=1 ②axis='columns'

(1-3) axis=1

df.drop([label1,label2,,,], axis=1) └ "1" der Achse = 1 zeigt auf die Zeile des Spaltennamens.

** ▼ Geben Sie nur eine Spalte an ** Bei einer Spalte wird dieselbe Verarbeitung ausgeführt, auch wenn kein [] vorhanden ist.

df.drop(['AAA'], axis=1) df.drop('AAA', axis=1)

（axis=1）

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

#Ausgabe

	aaa	ccc	ddd
111	AAA	III	MMM
222	BBB	JJJ	NNN
333	CCC	KKK	OOO
444	DDD	LLL	PPP

Mehrere Spaltennamen

df.drop(['bbb','ddd'], axis=1)

#Ausgabe

	aaa	ccc
111	AAA	III
222	BBB	JJJ
333	CCC	KKK
444	DDD	LLL

df.drop([label1,label2,,,], axis='columns')

axis='columns'

df.drop(['bbb','ddd'], axis='columns')

#Ausgabe

	aaa	ccc
111	AAA	III
222	BBB	JJJ
333	CCC	KKK
444	DDD	LLL

df.drop(index=label) └ Beschreiben Sie den zu löschenden Zeilennamen in "label".

index=label

df.drop(index=[222,444])

#Ausgabe

	aaa	bbb	ccc	ddd
111	AAA	EEE	III	MMM
333	CCC	GGG	KKK	OOO

Der Vorgang ist der gleiche wie in den folgenden drei. df.drop(label) df.drop(label, axis=0) df.drop(label, axis='index')

df.drop(columns=label) └ "label": Beschreiben Sie den Spaltennamen, den Sie löschen möchten

index=label

df.drop(columns=['ddd','bbb'])

#Ausgabe

	aaa	ccc
111	AAA	III
222	BBB	JJJ
333	CCC	KKK
444	DDD	LLL

Gleich wie die folgenden beiden. df.drop(label, axis=1) df.drop(label, axis='columns')

① Überschreiben zulassen

Standardmäßig wird ein neues Objekt erstellt, ohne die ursprüngliche Tabelle zu ändern. (Es kann wiederhergestellt werden, auch wenn es versehentlich gelöscht wurde.)

Option zum Deaktivieren dieser Funktion. inplace=True └ Standard ist "False"

Überschreiben zulassen

df.drop(columns=['ddd','bbb'], inplace=True)

df

#Ausgabe
	aaa	ccc
111	AAA	III
222	BBB	JJJ
333	CCC	KKK
444	DDD	LLL

Die ursprüngliche Tabelle (df) wurde neu geschrieben.

Nicht vorhandene Spalte löschen

df.drop(columns=['xxx'], errors='ignore')

Es wird nichts angezeigt.

Wenn es keine Beschreibung von "error = 'ignore'" gibt, wird diese wie folgt angezeigt. ⇒「KeyError: "['xxx'] not found in axis"」