【Python・Pandas】DataFrameから行を削除する方法（dropメソッドの使い方）

PandasのDataFrameから行を削除するには、drop()メソッドを使用し、引数に削除したい行のインデックスラベルを指定します。この記事では、具体的なサンプルコードと実行結果をもとに、行の削除方法をわかりやすく解説します。

1. サンプル用のDataFrameを作成する

まずは、インデックスラベルとして「w」「x」「y」「z」を持つDataFrameを作成しましょう。

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame(
    [[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],
    index=['w', 'x', 'y', 'z'],
    columns=['a', 'b']
)

2. drop()メソッドで行を削除する

次に、drop()メソッドにインデックスラベルを渡して、該当する行を削除します。ここでは、インデックスラベル「w」の行を削除してみます。

dataFrame = dataFrame.drop('w')

drop()メソッドは元のDataFrameを変更せず、指定した行を削除した新しいDataFrameを返す点に注意してください。そのため、上記のように結果を変数に再代入するのが一般的です。

完全なサンプルコード

以下に、一連の処理をまとめたコード全体を示します。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
    [[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],
    index=['w', 'x', 'y', 'z'],
    columns=['a', 'b']
)

# DataFrameを表示
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# インデックスラベル「w」の行を削除
dataFrame = dataFrame.drop('w')
print("\n行を削除した後のDataFrame...\n", dataFrame)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。インデックスラベル「w」の行が正しく削除されていることが確認できます。

DataFrame...
     a   b
w  10  15
x  20  25
y  30  35
z  40  45

行を削除した後のDataFrame...
     a   b
x  20  25
y  30  35
z  40  45

補足：複数行の削除や元のDataFrameを直接変更する方法

応用的な使い方として、以下のテクニックも覚えておくと便利です。

複数の行を一度に削除する

リストで複数のインデックスラベルを渡すことで、まとめて行を削除できます。

dataFrame = dataFrame.drop(['w', 'x'])

元のDataFrameを直接変更する（inplace=True）

inplace=Trueを指定すると、新しいオブジェクトを作成せず、元のDataFrame自体を直接変更できます。

dataFrame.drop('w', inplace=True)

存在しないラベルを指定してもエラーを出さない（errors='ignore'）

削除対象のラベルが存在しない場合でもエラーを発生させたくない場合は、errors='ignore'を指定します。

dataFrame = dataFrame.drop('w', errors='ignore')

このように、Pandasのdrop()メソッドを使えば、インデックスラベルを指定してDataFrameから柔軟に行を削除できます。データの前処理やクリーニングの場面で頻繁に使う操作なので、ぜひマスターしておきましょう。