[data science] pandas - data 삭제

• drop

loan_df = loan_df.drop('LP1006') #dataframe.drop(index). 데이터 삭제
loan_df = loan_df.drop(columns='married') # columl 삭제
#리스트로 값을 넘기면 동시에 여러개 삭제도 가능

drop() 함수를 쓸 때에는 axis라는 파라미터는 연산을 컬럼 방향으로 할지, 로우 방향으로 할지 정할 수 있는 함수에서 주로 사용. drop()에서는 이 값에 따라 로우를 삭제할지, 컬럼을 삭제할지 정할 수 있다.

일단 drop()에서 axis의 기본값은 로우를 삭제하는 것을 의미하는 0. 즉, 아래와 같이 loan_df에서 인덱스가 LP1006인 로우를 삭제할 때 함수 내부적으로는 loan_df.drop('LP1006', axis=0)처럼 작동.

loan_df.drop('LP1006')

참고로 axis='index'라고 써 줘도 똑같이 인덱스 이름을 기준으로 로우를 삭제하게 되지만 어차피 기본값이 로우를 삭제하는 거니까 이런 경우엔 굳이 axis 값을 따로 설정할 필요가 없겠죠?

그다음으로, 컬럼을 삭제할 땐 axis 값을 1로 설정하면 됩니다. 예를 들면 loan_df에서 married 컬럼을 삭제하려면 아래와 같이 코드를 작성하면 됨. 그리고 axis=0과 axis='index'가 똑같이 작동하는 것처럼 axis=1과 axis='columns'도 똑같다고 보면 됨.

loan_df.drop('married', axis=1)

즉 컬럼을 삭제할 때는 drop()에서 columns 값에 바로 컬럼명을 넣을 수도 있고, axis 값을 1이나 columns로 줄 수도 있다. 두 방법 모두 같은 결과물을 얻을 수 있지만 전자가 코드도 좀 더 짧고, 이해하기 쉽다는 장점.