(5min. Python) pandas dataframe 열(column) 삭제

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데이터 프레임으로 작업을 하다 보면 하나 이상의 열(column)을 삭제해야 하는 경우가 있습니다. 하나 이상의 열(column)을 삭제하는 방법에 대해 간단히 알아보도록 하겠습니다.

 

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DataFrame(데이터 프레임) 삭제

 

 

 

 

drop() method를 이용하여 한 개 이상의 열을 삭제합니다.

 

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Syntax ( 구문 )

 

df_pylife_drop = df_pylife.drop(['column'], axis = 1, inplace = True)

 

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Option Parameters

 

위젯의 구문 Option으로 추가해도 되고 .Config() Method를 통해 설정도 가능합니다.

 

- axis -

 

axis = 0 : 행(row) 선택 옵션

axis = 1 : 열(column) 선택 옵션

 

 

- inplace -

 

inplace = True : 명령어 실행  후 메소드가 적용된 데이터 프레임으로 반환한다.

inplace = False : 명령어 실행 후 메서드가 적용된 데이터 프레임을 기존 데이터 프레임으로 대체

 

 

*** inplace 옵션은 drop과 같은 주요 메서드들이 가지고 있으며, 디폴트 값은 False이다.
***  inplace = True이면 drop을 적용한 dataframe 결과값으로 반환 메모리를 Copy 하여 삭제하지 않고

     원본 Dataframe의 메모리에 그대로 적용. 즉, 삭제 메서드를 실행했다면 반환 값은 칼럼이 삭제된 Dataframe
*** inplace = False이면 drop을 적용했지만, 결과값은 drop 메서드가 적용되지 않는 dataframe으로 반환
     보통 코드 작성 시에 inplace=False를 사용하는 것이 오히려 실수를 줄일 수 있다. 
     false 옵션을 적어 놓으면, 직관적이고, 실수로 원본 데이터를 잘못 삭제하는 경우도 대비 가능 

 

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Example (Use Case)

 

drop method를 활용하여 dataframe의 열을 삭제해 보겠습니다.

 

위의 data에서 Science와 Sum 열을 삭제해 보도록 하겠습니다.

 

Input »

 

 

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'D:\PYLIFE\pandas\subject_grade.xlsx')
print(df)
print(df.columns)

 

Data를 불러와 dataframe을 출력하고 열 정보도 확인합니다.

   No.      Name  Age  English  Math  Science  Sum       Avg. Grade
0    1      Emma   16       97    69       18  184  61.333333     B
1    2      Noah   17       70    69       53  192  64.000000     B
2    3    Sophia   18       60    97       93  250  83.333333     A
3    4       Mia   14       76    46       11  133  44.333333     C
4    5   Jackson   15       19    43       30   92  30.666667    D+
5    6       Ava   16       29     6       97  132  44.000000     C
6    7  Isabella   16       95    83       66  244  81.333333     A
7    8      Aria   18       77     8       78  163  54.333333    C+
8    9    Olivia   13       73    48       74  195  65.000000     B
9   10    Amelia   17       97    98       41  236  78.666667    B+


Index(['No.', 'Name', 'Age', 'English', 'Math', 'Science', 'Sum', 'Avg.',
       'Grade'],
      dtype='object')

 

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'D:\PYLIFE\pandas\subject_grade.xlsx')
df_pylife_drop = df.drop(['Science', 'Sum'], axis = 1, inplace = True)

print(df)
print(df.columns)

 

 

Output »

 

 

아래와 같이 'Science'와 'Sum' 열이 삭제된 것을 확인할 수 있습니다.

   No.      Name  Age  English  Math       Avg. Grade
0    1      Emma   16       97    69  61.333333     B
1    2      Noah   17       70    69  64.000000     B
2    3    Sophia   18       60    97  83.333333     A
3    4       Mia   14       76    46  44.333333     C
4    5   Jackson   15       19    43  30.666667    D+
5    6       Ava   16       29     6  44.000000     C
6    7  Isabella   16       95    83  81.333333     A
7    8      Aria   18       77     8  54.333333    C+
8    9    Olivia   13       73    48  65.000000     B
9   10    Amelia   17       97    98  78.666667    B+
Index(['No.', 'Name', 'Age', 'English', 'Math', 'Avg.', 'Grade'], dtype='object')

 

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마무리

 

dataframe 하나 이상의 열(column)을 삭제/제거하는 방법에 대해 알아보았습니다.