[python] pandas 행, 열 삭제하는 법

pandas 행, 열 삭제하는 법

import pandas as pd 

rows = ["c1", "c2", "c3", "c4", "c5"]
cols = ["A", "B", "C", "D", "E"]
data = {
       cols[0]: [100, 101, 102, 103, 104], 
       cols[2]: [300, 301, 302, 303, 304]
}

df = pd.DataFrame(data, index=rows, columns=cols)
df = df.fillna(0)

print(df)

# 출력
#          A    B     C   D  E
# c1  100  0  300  0  0
# c2  101  0  301  0  0
# c3  102  0  302  0  0
# c4  103  0  303  0  0
# c5  104  0  304  0  0

row, column에 사용할 명칭을 설정하고 data 값을 넣어 DataFrame을 생성했습니다.

1. column(열) 삭제

1-1. del을 이용한 column 삭제 [1]

del은 index 값을 기반으로 값을 삭제하며 특정 index 또는 slice를 통해 값을 삭제할 수 있습니다.

del df["A"]
print(df)

# 출력
#      B       C  D  E
# c1  0  300  0  0
# c2  0  301  0  0
# c3  0  302  0  0
# c4  0  303  0  0
# c5  0  304  0  0

pandas 객체를 slice하여 여러행을 삭제하기 위해서는 아래와 같은 방식으로 사용해야합니다.

for col in df.columns:
    if col == "A" or col == "C":
        del df[col]
print(df)

# 출력
#      B  D  E
# c1  0  0  0
# c2  0  0  0
# c3  0  0  0
# c4  0  0  0
# c5  0  0  0

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1-2. drop을 이용한 column 삭제 [2]

drop은 row or column label을 입력하면 그 값들을 지워줍니다.
row, column을 지울 때 2가지 방법이 존재합니다.

1-2-1. axis 명시 [2, 3]

axis = 0은 각 column에 값을 가져옵니다.

axis = 1은 각 row값을 가져옵니다.

즉. axis=0은 row을, axis=1은 column을 의미합니다.

1-2-2. columns 명시 [2]

drop("A", axis=1) == drop(columns="A")와 동일합니다.

axis=1은 column이니 drop("A", axis=1)은 "A" column 값을 제거하겠다는 의미입니다.

axis, column 둘 중 더 편한 방법으로 사용하시면 됩니다.

df = df.drop("A", axis=1)
# df = df.drop(columns="A")
print(df)

# 출력
#      B       C  D  E
# c1  0  300  0  0
# c2  0  301  0  0
# c3  0  302  0  0
# c4  0  303  0  0
# c5  0  304  0  0

여러 column을 삭제하기 위해서는 아래와 같은 방식으로 사용하면 됩니다.

df = df.drop(["A", "C"], axis=1)
# df = df.drop(columns=["A", "C"])
print(df)

# 출력
#      B  D  E
# c1  0  0  0
# c2  0  0  0
# c3  0  0  0
# c4  0  0  0
# c5  0  0  0

column 삭제 방법으로 del과 drop을 알아봤는데
del은 "remove an item from a list"라며 list를 기준으로 remove가 일어납니다.
drop은 pandas.DataFrame.drop method로서 pandas에 특화되어 있기 때문에 drop을 사용하는걸 추천드립니다.

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2. row(행) 삭제 [3]

drop("c1", axis=0) == drop(index="c1")과 동일합니다.

df = df.drop("c1") # df = df.drop("c1", axis=0)
# df = df.drop(index="c1")
print(df)

# 출력
#          A  B       C  D  E
# c2  101  0  301  0  0
# c3  102  0  302  0  0
# c4  103  0  303  0  0
# c5  104  0  304  0  0

drop에서 axis는 default가 0이기 때문에 굳이 명시하지 않아도 상관없습니다.

df = df.drop(["c1", "c3"]) # df = df.drop(["c1", "c3"], axis=0)
# df = df.drop(index=["c1", "c3"])
print(df)

# 출력
#          A  B       C  D  E
# c2  101  0  301  0  0
# c4  103  0  303  0  0
# c5  104  0  304  0  0

참고문헌

[1] https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html
[2] https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/22149584/what-does-axis-in-pandas-mean