Pandas DataFrameの行・列を削除！drop()メソッドでデータを整理 🗑️

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3],
    '商品名': ['りんご', 'みかん', 'バナナ'],
    '価格': [100, 80, 120],
    '在庫数': [50, 120, 30]
})

print("--- 元のDataFrame ---")
print(df)

# '在庫数'列を削除 (新しいDataFrameが返される)
df_no_stock = df.drop(columns='在庫数')
# または df.drop('在庫数', axis=1)

print("\n--- '在庫数'列を削除後のDataFrame ---")
print(df_no_stock)

# 複数の列を削除
df_no_price_id = df.drop(columns=['ID', '価格'])
print("\n--- 'ID'と'価格'列を削除後のDataFrame ---")
print(df_no_price_id)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '商品名': ['りんご', 'みかん', 'バナナ'],
    '価格': [100, 80, 120]
}, index=['A', 'B', 'C']) # カスタムインデックス

print("--- 元のDataFrame ---")
print(df)

# インデックス'B'の行を削除
df_no_B = df.drop(index='B')
# または df.drop('B', axis=0)

print("\n--- インデックス'B'の行を削除後のDataFrame ---")
print(df_no_B)

# 複数の行を削除
df_no_AC = df.drop(index=['A', 'C'])
print("\n--- インデックス'A'と'C'の行を削除後のDataFrame ---")
print(df_no_AC)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '商品名': ['りんご', 'みかん'],
    '価格': [100, 80]
})

print("--- 削除前のDataFrame ---")
print(df)

# '価格'列をinplaceで削除
df.drop(columns='価格', inplace=True)

print("\n--- '価格'列をinplaceで削除後のDataFrame ---")
print(df)
# 元のdfが変更されている

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1], 'B': [2]})

# 存在しない列'C'を削除しようとするとデフォルトではエラー
# df.drop(columns='C') # KeyError: "['C'] not found in axis"

# errors='ignore' を使用するとエラーにならない
df_safe_drop = df.drop(columns='C', errors='ignore')
print("\n--- 存在しない列をignoreで削除（エラーなし） ---")
print(df_safe_drop)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'データ': [10, 20, 30, 40]
}) # デフォルトの数値インデックス (0, 1, 2, 3)

print("--- 元のDataFrame ---")
print(df)

# インデックス1と3の行を削除
df_filtered_rows = df.drop(index=[1, 3])
print("\n--- インデックス1と3の行を削除後のDataFrame ---")
print(df_filtered_rows)