【Python】Pandas Indexの指定位置を削除して新しいインデックスを作成する方法

Pandasでは、index.delete()メソッドを使うことで、指定した位置の要素を削除した新しいインデックスを作成できます。元のインデックスは変更されず、削除後の要素を持つ新しいIndexオブジェクトが返される点が特徴です。

index.delete()メソッドの基本

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

次に、インデックスを作成します。

index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

作成したインデックスを表示してみましょう。

print("Pandas Index...\n", index)

3番目の位置（インデックス番号2）にある要素を1つ削除するには、以下のように記述します。位置の指定は0から始まることに注意してください。

print("\n位置3（インデックス2）の要素を削除した後のインデックス...\n", index.delete(2))

サンプルコード全体

以下に、インデックスの基本情報を確認しながらdelete()メソッドを使用する完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# インデックスを作成
index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

# インデックスを表示
print("Pandas Index...\n", index)

# インデックス内の要素数を取得
print("\nインデックスの要素数...\n", index.size)

# 基礎データの形状をタプルで取得
print("\n基礎データの形状...\n", index.shape)

# データのバイト数を取得
print("\nデータのバイト数...\n", index.nbytes)

# データの次元数を取得
print("\nデータの次元数...\n", index.ndim)

# 3番目の位置（インデックス2）の要素を1つ削除
print("\n位置3（インデックス2）の要素を削除した後のインデックス...\n", index.delete(2))

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Pandas Index...
Int64Index([15, 25, 35, 45, 55], dtype='int64')

インデックスの要素数...
5

基礎データの形状...
(5,)

データのバイト数...
40

データの次元数...
1

位置3（インデックス2）の要素を削除した後のインデックス...
Int64Index([15, 25, 45, 55], dtype='int64')

ポイントまとめ

• index.delete(loc)は、引数locで指定した位置の要素を削除した新しいIndexを返します。
• 位置指定は0始まりのため、「3番目」の要素を削除するには「2」を指定します。
• リストや配列を渡すことで、複数の位置の要素を一度に削除することも可能です（例：index.delete([1, 3])）。
• 元のインデックスオブジェクトは変更されないため、安全に操作できます。

このように、delete()メソッドを活用すれば、特定の位置の要素を取り除いたインデックスを簡単に生成できます。データ前処理やインデックスの再構築の際にぜひ活用してください。