Pandas - drop

drop() Fonksiyonu

Bu metodun kullanım/yazım şekli aşağıdaki gibidir.

Veri_Çerçevesi_Adı.drop("Satır ya da Sütun Adı", 
                        axis = 0 ya da 1, inplace = True/False)

axis Parametresi

Sıfır (0) Satırları, Bir (1) Sütunları temsil eder. Varsayılan (default) değeri 0'dır. Aynı isme ait satır ve sütun bilgisi olması durumunda, bu parametre satırın mı, sütunun mu silinmesi gerektiği konusunda bize yardımcı olur.

inplace Parametresi

Gerçekleştirilen silme işleminin veri çerçevesinde kalıcı ya da geçici olmasını ayarladığımız kısımdır. inplace = True yazılırsa, yapılan işlem kalıcı hale gelecektir.

Aşağıdaki örneği inceleyelim.

veri = pd.read_csv("Veri_Setleri/nba.csv")
print(veri)
Name Team Number Position Age Height Weight College Salary
0 Avery Bradley Boston Celtics 0.0 PG 25.0 6-2 180.0 Texas 7730337.0
1 Jae Crowder Boston Celtics 99.0 SF 25.0 6-6 235.0 Marquette 6796117.0
2 John Holland Boston Celtics 30.0 SG 27.0 6-5 205.0 Boston University NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics 28.0 SG 22.0 6-5 185.0 Georgia State 1148640.0
4 Jonas Jerebko Boston Celtics 8.0 PF 29.0 6-10 231.0 NaN 5000000.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
453 Shelvin Mack Utah Jazz 8.0 PG 26.0 6-3 203.0 Butler 2433333.0
454 Raul Neto Utah Jazz 25.0 PG 24.0 6-1 179.0 NaN 900000.0
455 Tibor Pleiss Utah Jazz 21.0 C 26.0 7-3 256.0 NaN 2900000.0
456 Jeff Withey Utah Jazz 24.0 C 26.0 7-0 231.0 Kansas 947276.0
457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

458 rows × 9 columns

NBA oyuncularının bilgilerinin bulunduğu veri çerçevesinden, Yaş (Age) bilgisini silmeye çalışalım.

veri.drop("Age", axis = 1, inplace=True)
print(veri)
Name Team Number Position Height Weight College Salary Aylık Kazanç
0 Avery Bradley Boston Celtics 0.0 PG 6-2 180.0 Texas 7730337.0 644194.750000
1 Jae Crowder Boston Celtics 99.0 SF 6-6 235.0 Marquette 6796117.0 566343.083333
2 John Holland Boston Celtics 30.0 SG 6-5 205.0 Boston University NaN NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics 28.0 SG 6-5 185.0 Georgia State 1148640.0 95720.000000
4 Jonas Jerebko Boston Celtics 8.0 PF 6-10 231.0 NaN 5000000.0 416666.666667
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
453 Shelvin Mack Utah Jazz 8.0 PG 6-3 203.0 Butler 2433333.0 202777.750000
454 Raul Neto Utah Jazz 25.0 PG 6-1 179.0 NaN 900000.0 75000.000000
455 Tibor Pleiss Utah Jazz 21.0 C 7-3 256.0 NaN 2900000.0 241666.666667
456 Jeff Withey Utah Jazz 24.0 C 7-0 231.0 Kansas 947276.0 78939.666667
457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

458 rows × 9 columns

Gördüğünüz gibi veri çerçevemizde artık Oyuncuların Yaş bilgilerini barındıran Age isimli sütun bulunmuyor, tamemiyle silindi.

Birden fazla satır ya da sütun silmek istediğimiz zaman silinmesini istediğimiz satır ya da sütun isimlerinin (ya da indeks değerlerini) liste olarak yani köşeli parantez içerisinde belirtmemiz gerekir.

veri.drop(["College", "Number"], axis = 1, inplace=True)
print(veri)
Name Team Position Height Weight Salary Aylık Kazanç
0 Avery Bradley Boston Celtics PG 6-2 180.0 7730337.0 644194.750000
1 Jae Crowder Boston Celtics SF 6-6 235.0 6796117.0 566343.083333
2 John Holland Boston Celtics SG 6-5 205.0 NaN NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics SG 6-5 185.0 1148640.0 95720.000000
4 Jonas Jerebko Boston Celtics PF 6-10 231.0 5000000.0 416666.666667
... ... ... ... ... ... ... ...
453 Shelvin Mack Utah Jazz PG 6-3 203.0 2433333.0 202777.750000
454 Raul Neto Utah Jazz PG 6-1 179.0 900000.0 75000.000000
455 Tibor Pleiss Utah Jazz C 7-3 256.0 2900000.0 241666.666667
456 Jeff Withey Utah Jazz C 7-0 231.0 947276.0 78939.666667
457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

458 rows × 7 columns