¿Cómo eliminar columnas y filas en un dataframe pandas?

Al trabajar con grandes conjuntos de datos es habitual tener que eliminar registros para eliminar su tamaño. Por ejemplo, al importar los datos se un archivo CSV puede ser que los registros de algunas columnas no sean necesarios. En esta entrada vamos a explicar cómo eliminar columnas y filas en un dataframe pandas.

Para poder eliminar datos de un dataframe es necesario disponer antes de uno. Para ello se puede crear un listado de facturas con seis registros y cinco características. Esto es lo que se hace en el siguiente código.

import pandas as pd

invoices = {'invoice': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
            'client': [4, 1, 3, 1, 2, 6],
            'units': [3, 2, 1, 2, 1, 1],
            'price': [27.76, 21.13, 29.82, 29.96, 21.11, 23.97],
            'total': [83.28, 42.26, 29.82, 59.92, 21.11, 23.97]}
invoices = pd.DataFrame(invoices)

   invoice  client  units  price  total
0        1       4      3  27.76  83.28
1        2       1      2  21.13  42.26
2        3       3      1  29.82  29.82
3        4       1      2  29.96  59.92
4        5       2      1  21.11  21.11
5        6       6      1  23.97  23.97

Cómo eliminar una sola columna de un dataframe

Para eliminar una columna de un dataframe de pandas se puede utilizar el método drop. Este método requiere como argumento el nombre de la columna en una lista. Además, como el método puede eliminar tanto filas como columnas, es necesario especificar el eje. En el caso de las columnas el valor de esta propiedad es 1. Ahora, para eliminar el identificador de clientes del conjunto de ejemplo se puede utilizar el siguiente código.

invoices.drop(['client'], axis=1)

   invoice  units  price  total
0        1      3  27.76  83.28
1        2      2  21.13  42.26
2        3      1  29.82  29.82
3        4      2  29.96  59.92
4        5      1  21.11  21.11
5        6      1  23.97  23.97

El resultado es un nuevo dataframe sin la columna indicada en la lista.

Cómo eliminar múltiples columnas de un dataframe

El método drop también se puede utilizar para eliminar más de una columna. Lo que se puede conseguir indicar como argumento una lista con más de un nombre. Así, en el caso se eliminar el identificador de factura, de cliente y el número de unidades se puede utilizar el siguiente código.

invoices.drop(['invoice', 'client', 'units'], axis=1)

   price  total
0  27.76  83.28
1  21.13  42.26
2  29.82  29.82
3  29.96  59.92
4  21.11  21.11
5  23.97  23.97

Puede observarse que sigue siendo necesario indicar el eje como en el caso anterior. El resultado es el esperado, un nuevo dataframe sin las columnas indicadas.

Cómo eliminar filas de un dataframe

Tal como se ha comentado anteriormente el método drop puede eliminar tanto filas como columnas. Para eliminar filas es necesario indicar como argumento del método una lista el índice de estas. Además, en este caso el valor que se ha de asignar a la propiedad axis es cero. Por ejemplo, para eliminar los registros 1 y 2 se puede emplear el siguiente código.

invoices.drop([1, 2],axis=0)

   invoice  client  units  price  total
0        1       4      3  27.76  83.28
3        4       1      2  29.96  59.92
4        5       2      1  21.11  21.11
5        6       6      1  23.97  23.97

Obteniéndose como resultado un nuevo dataframe sin las filas seleccionadas en la lista. Otra forma de seleccionar las filas a eliminar es mediante range. Lo que permite seleccionar rápidamente cualquier subconjunto. Por ejemplo, para eliminar las filas impares se puede utilizar range desde 1 hasta 6 en pasos de dos. Siendo esto lo que se hace en siguiente ejemplo.

invoices.drop(range(1, 6, 2),axis=0)

   invoice  client  units  price  total
0        1       4      3  27.76  83.28
2        3       3      1  29.82  29.82
4        5       2      1  21.11  21.11

En donde el resultado es un nuevo dataframe sin las filas 1, 3 y 5.

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo eliminar columnas y filas en un dataframe pandas. Para lo que se ha visto el método drop de estos objetos. Saber utilizar este método es básico para limpiar correctamente los conjuntos de datos antes de realizar cualquier análisis.

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