PythonでCSVファイルの指定した行を削除する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonでCSVファイルの指定した行を削除する方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

Pandasとは

Pandasとは、Pythonでデータを簡単に扱うためのライブラリです。

特にCSVファイルなどのファイルを扱う際によく用いられます。CSVファイルとは、Commma Separated Valueの略で、コンマで区切られたデータを表します。

この記事では説明のために以下のようなデータを例に用います。各行がテストを受けた生徒の名前、各列がテストの科目名に対応しています。

pandas_test.csv

名前,国語,社会,数学,理科,英語
A,78,80,76,56,72
B,66,91,48,88,90
C,90,84,94,81,94
D,65,73,63,52,70
E,97,62,84,80,72
F,96,91,78,92,90
G,66,72,71,78,81

Pandasで読み込んだファイルはDataframeというPandas固有のオブジェクトとしてPython上で扱うことができます。Dataframeは追加・変更・削除といった基本操作が簡単に行えます。

ところで、機械学習を実施する際に必要なデータの前処理は作業全体の8割ほどを占めています。Pandasを使えばこれらの処理が簡単にできるため、Pythonで機械学習を行う際にもPandasは必要不可欠なライブラリとなっています。PythonでCSVファイルを扱うためには、まず最初にPandasをimportする必要があります。

Pandasはimportしてからはpdという略称で用いるのが一般的です。また、CSVファイルの読み込みは、pd.read_csv()というメソッドで行います。引数にはカレントディレクトリから見たCSVファイルのパスを記載します。

このコードでは実行ファイルと同じ階層にpandas_test.csvというファイルがあることを想定しています。

import pandas as pd
#CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv("pandas_test.csv")
print(df)
print(type(df))

print()やtype()を使って、CSVファイルがきちんと読み込めていることや、読み込んだオブジェクトの型がDataframeであることが確認できましたね。

Pandasのdrop関数による指定行の削除方法

次にdrop関数を用いてDataframe内の指定した行を削除していきます。drop関数の第一引数には削除したい行のインデックスを、第二引数にはaxis=0を指定します。2次元データではaxis=0は行を、axis=1は列を表します。

それではコードを書いていきましょう。

df = df.drop(2, axis=0)
print(df)

再度Dataframeを出力すると、指定した行が削除できているのが確認できます。ちなみに、列を削除したいときは列名を指定して以下のようにコードを書きます。

df = df.drop("数学", axis=1)
print(df)

さらに数学の列が消えたことが確認できましたね。

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実際に書いてみよう

最後に、Pandasを使ったCSVファイルの行削除の流れをもう一度まとめて書いていきましょう。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("pandas_test.csv")
df = df.drop(2, axis=0)
print(df)

 

まとめ

この記事ではPandasでのCSVファイルの扱い方について簡単にご説明しました。

ここでご紹介したのはPandasの機能のほんの一部です。他の様々な関数を使いこなせるようになることで、データの操作性がグッと高まります。

データサイエンスや機械学習に興味のある方は、是非Pandasの使い方についてもっと詳しく勉強してみましょう。

監修してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき） 大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。 得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

 

 

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