[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)


**Inhaltsverzeichnis**
  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)

## 1. 1. Drop-Methode Optionsliste Schnellreferenztabelle
Möglichkeit Beschreibungsbeispiel Inhalt
(columns=label) df.drop(columns=['x', 'y']) Spalte x,Löschen Sie y
(index=label) df.drop(index=['A', 'B'] Linie A.,Löschen B.
(labe) df.drop(['A', 'B']) Linie A.,Löschen B.
(label, axis='index') df.drop(['A', 'B'], axis='index') Linie A.,Löschen B.
(label, axis=1) df.drop(['x', 'y'], axis=1) Spalte x,Löschen Sie y
(label, axis='columns') df.drop(['x', 'y'], axis='columns') Spalte x,Löschen Sie y
(errors='ignore') df.drop(['aaa'], axis='columns', errors='ignore') Fehler ignorieren
(inplace=True) df.drop(['A', 'B'], inplace=True) Überschreiben

## Illustration ### Tabelle zu verwenden Verwenden Sie die folgende Tabelle mit 4 Zeilen und 4 Spalten + Matrixüberschrift.

image.png

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

## 2. Löschen Sie die Matrix mit der Drop-Methode Es gibt drei Möglichkeiten, Zeilen und Spalten mit der Drop-Methode zu löschen.

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


①drop(label, axis) Geben Sie das Löschziel mit "Bezeichnung" (Matrixname) und Achse (Spaltenname oder Zeilenname) an.

** 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 **

** ▼ So legen Sie 4 Achsen fest **

Wert Beschreibungsbeispiel Inhalt
0 axis=0(Optional) 行名で指定。デフォルト。Optional
1 axis=1 Wird durch den Spaltennamen angegeben
index axis='index' Angegeben durch den Zeilennamen
columns axis='columns' Wird durch den Spaltennamen angegeben

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 Spalten angeben **

Mehrere Spaltennamen


df.drop([111,333])

#Ausgabe

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

(1-2) axis='index' Selbst wenn "axis = 'index'" angegeben ist, entspricht dies der Achse = 0 (weggelassen).

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

### Nach Zeilennamen löschen Die folgenden zwei Beschreibungen sind für die Achse möglich.

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 Spalten angeben **

Mehrere Spaltennamen


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

#Ausgabe

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

(1-4) axis='columns' Selbst wenn "Achse = 'Spalten'" angegeben ist, entspricht dies Achse = 1.

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

②drop(index=label) Löschen durch Angabe des Zeilennamens.

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')


③drop(columns=label) Löschen durch Angabe eines Spaltennamens.

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')


## 3. 3. Andere Optionen für die Drop-Methode

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.


## ② Zeigen Sie den Fehler nicht an Sie können optional "error =" ignore "setzen, um die Fehler zu ignorieren. └ Der Standardwert ist "Errors = 'Raise'".
** ▼ Beispiel für die Verwendung der Option `error = 'ignore'` **

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"」


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