PythonのPandasでDataFrameから特定の列を削除する

Python

はじめに

DataFrameから特定の列を削除する方法は、基本的にdropメソッドを用いていました。他の人のコードを読む機会があり、特定の列を削除する方法でdropメソッド以外を用いて実施していることに気づきました。

特定の列を削除する際、どのような方法があるのか、どういった基準で選択すればよいのか。

書籍を参考にしつつ、Pythonに詳しい人にも教えていただいた内容をまとめました。

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特定の列を削除する4つの方法

特定の列を削除する方法は、一般的に下記の4つの方法があります。

  1. dropメソッドで削除する
  2. dropメソッドとinplaceオプションを使用して削除する
  3. del キーワードで削除する
  4. 必要な列のみを選択して代入する

dropメソッドで削除する方法

dropメソッドを使用して列を削除するには、削除したい列の名前と、axis=1を引数として指定します。

df = df.drop('列名', axis=1)

複数の列を削除する場合は、列名のリストを指定します。

df = df.drop(['列名1', '列名2'], axis=1)

dropメソッドとinplaceオプションを使用して削除する方法

inplace=Trueオプションをdropメソッドに指定すると、元のDataFrameから直接列を削除できます。これにより、削除後のDataFrameを新たに変数に代入する必要がなくなります。

df.drop('列名', axis=1, inplace=True)

複数の列を削除する場合も同様です。

df.drop(['列名1', '列名2'], axis=1, inplace=True)

del キーワードで削除する方法

delキーワードを使用して、特定の列を直接削除することができます。

del df['列名']

複数の列を同時に削除することはできません。
複数の列を削除したい場合は、delキーワードを複数回使用する必要があります。

必要な列のみを選択して代入する方法

必要な列だけを選択して、新しいDataFrameとして代入する方法です。これは列を「削除」するのではなく、必要な列のみを選択することになります。

df = df[['必要な列名1', '必要な列名2']]

特定の列を削除する方法の選択基準

DataFrameから特定の列を削除する方法のメリットとデメリット、選択基準を整理しました。

方法 メリット デメリット 選択基準
dropメソッドで削除する ・削除する列を明確に指定できる。
・axis=1を設定することで列の削除であることが明示されるため、コードの可読性が高まる。
・複数の列を一度に削除できる。

・他の方法よりコード量が多い。
・「inplace=False」で操作すると、新しいDataFrameオブジェクトが返されるため、余分なメモリが必要になる。

列の削除を明示的に記述したい場合や、複数の列を同時に削除したい場合に適している。
dropメソッドとinplaceオプションを使用して削除する ・「inplace=True」を指定することで、元のDataFrameから直接列を削除し、新しいオブジェクトの作成を避けられる。
・dropメソッドの柔軟性(複数の列の削除など)を保持しつつ、メモリ効率も良い。

・元のデータが変更されるため、操作を元に戻すことができない。
・不適切に使用するとデータの誤削除につながるリスクがある。

メモリの使用量を抑えつつ、明確に列を削除したい場合や、元のDataFrameを保持する必要がない場合に適している。
del キーワードで削除する ・シンプルで直感的。少ないタイプ量で列を削除できる。
・削除操作が「inplace」で行われるため、新しいDataFrameを作成しない。
一度に1列しか削除できない。 単一の列を迅速に削除したい場合や、コードの簡潔さを優先する場合に適している。
必要な列のみを選択して代入する ・必要な列のみを選択することで、削除ではなく必要なデータを明示的に指定できる。
・新しいDataFrameを作成することで、元のデータは保持される。
・削除ではなく選択の観点からアプローチするため、削除したい列が多い場合は非効率。
・新しいDataFrameの作成により、メモリ使用量が増加する可能性がある。
保持したい列が明確で、削除するよりも選択を通じてデータを整理したい場合に適している

以上です。

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