PandasでDataFrameの最初の3行を削除する方法

PandasのDataFrameから最初の3行を削除するには、ilocメソッドを使うのが最もシンプルで確実な方法です。ilocは行番号（位置）に基づいてデータを選択するため、df.iloc[3:]のようにスライスを指定すれば、インデックス3以降の行、すなわち先頭の3行を除外したDataFrameを簡単に取得できます。

手順

• 2次元・サイズ変更可能な表形式データとして、DataFrame df を作成します。
• 入力のDataFrame df を表示して内容を確認します。
• df.iloc[3:] を使って最初の3行を削除します。
• 更新後のDataFrameを表示します。

サンプルコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "x": [5, 2, 7, 0, 7, 0, 5, 2],
        "y": [4, 7, 5, 1, 5, 1, 4, 7],
        "z": [9, 3, 5, 1, 5, 1, 9, 3]
    }
)

print("入力DataFrame:\n", df)
df = df.iloc[3:]
print("最初の3行を削除した後:\n", df)

出力結果

入力DataFrame:
   x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1
4  7  5  5
5  0  1  1
6  5  4  9
7  2  7  3

最初の3行を削除した後:
   x  y  z
3  0  1  1
4  7  5  5
5  0  1  1
6  5  4  9
7  2  7  3

補足：元のインデックスを振り直したい場合

上記の方法では、残った行のインデックス（3〜7）がそのまま維持されます。連番に振り直したい場合は、reset_index()を組み合わせると便利です。

df = df.iloc[3:].reset_index(drop=True)
print(df)

drop=Trueを指定すると、古いインデックスが新しい列として追加されるのを防げます。また、同様の操作はdropメソッド（例：df.drop(df.index[:3])）でも実現できますが、行数の分かる先頭部分の削除であれば、ilocによるスライスが最も直感的です。