Pandas で DataFrame をクリアする

Pandas.DataFrame.Drop の使用

pandas.DataFrame.drop() 関数を使用して、Pandas DataFrame から特定の行または特定の列を削除します。この関数を使用して、すべての行と列を削除してみましょう。

構文 :

以下は、pandas.DataFrame.drop() 関数の構文です。このガイドでは 3 つのパラメーターのみを使用し、これら 3 つについてのみ説明します。この関数に関する詳細なチュートリアルがあります。

1. DataFrame からすべての行を削除するには、行インデックスのリストを「labels」パラメータに渡す必要があります。すべての行インデックスを選択する DataFrame.index 属性を渡すこともできます。同様に、すべての列名をこのパラメーターに渡すか、DataFrame.columns プロパティを渡す必要があります。
2. 列を「labels」パラメータに渡す場合は、「axis」パラメータを 1 に設定します。デフォルトでは、axis = 0 で行を参照します。
3. 既存の DataFrame に対して操作 (削除) を実行できます。 「inplace」パラメータを「True」に設定します。

例 1:

4 行 2 列の「Campaign1」データフレームを考えてみましょう。まず、行インデックスを「labels」パラメータに渡してすべての行を削除し、次に列ラベルを「labels」パラメータに渡してすべての列を削除します。

出力 :

行を削除すると、行は削除されますが、列は存在します。列を削除すると、「Campaign1」は空になります。

例 2:

前の「Campaign1」データフレームを利用し、「Campaign1.index」を「labels」パラメータに渡して行を削除し、「Campaign.columns」を「labels」パラメータに渡して列を削除します。

出力 :

行を削除すると、行は削除されますが、列は存在します。列を削除すると、「Campaign1」は空になります。

Iloc[] の使用

pandas.DataFrame.iloc[] プロパティは、インデックス位置に基づいてデータを選択するために使用されます。このプロパティを利用して、DataFrame から 0 行 0 列を選択できます。ここでは、実際の DataFrame は削除しませんが、0 レコードを選択します。

構文 :

まず、列を削除し、次に行を削除する必要があります。

1. 0 列を選択 – データフレーム.iloc[:,0:0]
2. 0 行を選択 – データフレーム.iloc[0:0]

例 :

同じ DataFrame を使用し、iloc[] プロパティを使用して空の DataFrame を選択します。

出力 :

Del キーワードの使用

「del」キーワードを使用して「for」ループ内のすべての行を反復することにより、データ全体が DataFrame から削除されます。

出力 :

これで、DataFrame は空になりました。

Pop() 関数の使用

データ全体は、pop() 関数を使用して「for」ループ内のすべての行を反復することにより DataFrame から削除されます。この関数はforループ内で指定します。

出力 :

これで、DataFrame は空になりました。

結論

行と列を削除して Pandas DataFrame をクリアする方法を学びました。まず、drop() 関数を使用して DataFrame から行を削除し、次に iloc[] プロパティを使用して 0 行を選択した後に列を削除しました。最後に、「del」キーワードとpop()関数を使用してDataFrameからレコードを削除する方法について説明しました。