PythonのPandasで列を削除する方法｜場面別に実例を紹介

（最終更新日：2023年10月）

✔当記事は以下のような疑問をお持ちの方々に向けて作成されています

「pandasの列の削除はどのように行うのか？」
「pandasで列の削除の方法を知りたい」
「pandasで列の削除を具体的にやってみたい」

✔当記事を読むことで得られる知識

pandasを用いた列の削除の基本
pandasで列を削除する手法とその応用
pandasで列を削除する具体的な例

当記事では、pandasでの列の削除の基本からオプションを駆使した応用の仕方まで、具体的な例を通して詳細に説明します。

ぜひ最後までお読みください。

筆者プロフィール

【現職】プロダクトマネージャー

【副業】ブログ（月間17万PV）/YouTube/Web・アプリ制作

「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

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Pandasとデータフレームの理解

こちらでは、「Pandasとデータフレーム」についてお伝えしていきます。

これらの理解について知ることはデータ分析作業の効率化や理解の深化につながります。

データフレームの行と列の削除の重要性
データフレームとは

データフレームの行と列の削除の重要性

データフレームの行や列を適切に削除することは、データ分析作業の重要なステップです。

大量のデータを扱う場合、不必要な情報や外れ値を削除することでデ、分析結果の信頼性を高められます。

計算速度の向上やメモリ使用量の削減といったパフォーマンス向上の効果も期待できるでしょう。

データフレームとは

データフレームとは、PythonのライブラリであるPandasで提供される2次元のラベル付きデータ構造です。

表形式のデータを効率的に操作するための機能を提供し、各列は異なる型（数値、文字列、日付など）を持てます。

データフレームは、大量のデータを扱うデータ分析や機械学習の現場で広く利用されています。

Pandasを使ったデータフレームの列削除

次に、Pandasを使用してデータフレームから列を削除する方法について詳しく見ていきましょう。

Pandasライブラリのインストールとインポート
列名指定での列の削除: drop()関数の使用
列番号指定での列の削除: del関数の使用
元のデータフレーム内訳不変性の理解

Pandasライブラリのインストールとインポート

PythonのPandasライブラリは、データ分析に不可欠なツールです。

まだインストールしていない場合は、以下のコマンドで簡単にインストールできます。

pip install pandas

インストールが完了したら、以下のコードを使用してPandasをインポートしましょう。

import pandas as pd

これにより、pdという略称を用いてPandasの機能を利用できます。

列名指定での列の削除: drop()関数の使用

列名を指定して列を削除するためには、drop()関数を使用します。

以下に具体的なコードを示します。

df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': ['one', 'two', 'three'],
   'C': ['x', 'y', 'z']
})

# 'B'列を削除
df = df.drop('B', axis=1)

列番号指定での列の削除: del関数の使用

また、列番号を指定して列を削除する方法もあります。

その場合は、del関数を使用してください。

df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': ['one', 'two', 'three'],
   'C': ['x', 'y', 'z']
})

# 2列目を削除
del df[df.columns[1]]

元のデータフレーム内訳不変性の理解

注意点として、drop()関数は元のデータフレームを直接変更しないことを覚えておいてください。

新しいデータフレームを返すので、結果を再度変数に代入するか、inplace=Trueオプションを使用して元のデータフレームを直接変更する必要があります。

また、del関数は元のデータフレームを直接変更しますので、この点にも注意が必要です。

これらの理解は、データフレームの取り扱いにおいて重要なスキルとなります。

Pandasでデータフレームの行削除

ここでは、Pandasを使ってデータフレームから行を削除する方法を詳しく見ていきます。

行名指定での行の削除: drop()関数の使用
行番号指定での行の削除
行名が未設定の場合の対処法

行名指定での行の削除: drop()関数の使用

行名を指定して行を削除するには、列を削除するのと同様にdrop()関数を使用します。

ただし、axisパラメータを0または省略することで行を削除します。

df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': ['one', 'two', 'three'],
   'C': ['x', 'y', 'z']
})

# 行名'1'の行を削除
df = df.drop(1)

行番号指定での行の削除

また、行番号を指定して行を削除する方法もあります。

以下のようにiloc[]とdrop()を組み合わせて使用します。

df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': ['one', 'two', 'three'],
   'C': ['x', 'y', 'z']
})

# 1番目の行を削除
df = df.drop(df.index[1])

行名が未設定の場合の対処法

また、データフレームに行名が設定されていない場合や行名が一意でない場合でも、行番号を指定することで行の削除は可能です。

この時もiloc[]とdrop()を組み合わせて使用します。

Pandasでの複数の行・列の削除

さらに、Pandasを使って複数の行や列を一度に削除する方法について解説します。

複数行・列の削除方法: drop()関数の使用
特定の条件を満たす複数行・列の削除

複数行・列の削除方法: drop()関数の使用

複数の行名または列名をリストで指定して、一度に複数の行や列を削除できます。

以下に具体的なコードを示しましょう。

df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': ['one', 'two', 'three'],
   'C': ['x', 'y', 'z']
})

# 'A'と'C'列を削除
df = df.drop(['A', 'C'], axis=1)

特定の条件を満たす複数行・列の削除

また、特定の条件を満たす行や列を一度に削除することも可能です。

これは、データのフィルタリングにも応用可能。

例えば、ある列の値が特定の値に一致する行を削除する場合などに使用します。

df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': ['one', 'two', 'three'],
   'C': ['x', 'y', 'z']
})

# 'B'列が'two'の行を削除
df = df[df['B'] != 'two']

以上で、Pandasを使用した複数の行や列の削除方法について解説しました。

これらの方法は、大量のデータを扱うデータ分析作業で非常に有用です。