Summary  
This chapter explains how to remove columns from a pandas DataFrame—particularly those with many NaN values—by using the `.drop()` method with the `columns` parameter and `inplace=True`.  

General domain of usage  
Data preprocessing (cleaning datasets)

前の章では、次の結果を得ました：

|||
|---|---|
|PassengerId|0|
|Survived|0|
|Pclass|0|
|Name|0|
|Sex|0|
|Age|86|
|SibSp|0|
|Parch|0|
|Ticket|0|
|Fare|1|
|Cabin|327|
|Embarked|0|


このデータセットには418行があります。`Cabin`列を見ると、`327`個の欠損値があります。ここにはほとんど情報がないため、これらを埋める意味はありません。この場合、最適な解決策は、私たちにとって意味のない列を削除することです。理由の一つとして、欠損値を含む行だけを削除することもできますが、418行中327行を削除することはできません。したがって、この方法を確認しましょう。

列を削除するには、データセットに対して`.drop()`メソッドを適用します。構文は以下の通りです：

```python
# If you want to delete one column
data.drop(columns = 'column_name', inplace = True)

# If you want to delete several columns
data.drop(columns = ['column_1', 'column_2'], inplace = True)
```

**説明：**
- `.drop()` - 列を削除するメソッド
- `columns = 'column_name'` または  `columns = ['column_1', 'column_2']` - 削除したい列名を指定する引数
- `inplace = True` - すべての変更を保存できるpandasの便利な引数。他の関数でも使用可能で、今後いくつか学びます。

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


class TestDropCabin(unittest.TestCase):
    def test_cabin_column_removed(self):
        """
        1. Check that the column 'Cabin' was removed from the DataFrame.
        """
        import user_code

        # load original dataset
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic_0.csv"
        df_original = pd.read_csv(url)

        # after user modifications
        assert hasattr(user_code, "data"), "Variable 'data' not found."
        df_user = user_code.data

        condition = "Cabin" not in df_user.columns and isinstance(df_user, pd.DataFrame)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The column 'Cabin' has been successfully removed from the DataFrame.",
            "The 'Cabin' column was not removed. Use data.drop(columns='Cabin', inplace=True)."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_sample_output(self):
        """
        2. Check that 5 random rows of the modified DataFrame are printed.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output

        # run the print statement again if needed
        if hasattr(user_code, "data"):
            print(user_code.data.sample(5))
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0 and len(output_text.splitlines()) > 1
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The output displays 5 random rows of the modified DataFrame.",
            "The output is missing or incorrect. Use print(data.sample(5))."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

このコースには、将来のデータアナリストにとって有用な多くの関数が含まれています。さまざまなデータ抽出方法や条件設定について学びます。その後、データのグループ化手法に精通できます。また、データの前処理方法も学びます。各セクションには独自のデータセットが用意されているため、コースは魅力的な内容となっています。

このセクションでは、タイトルやインデックスによって特定の列を出力する方法を学びます。また、インデックスによって行を選択する方法についても理解を深めます。

ここでは、特定の条件を持つデータを抽出する方法を学びます。また、それらを組み合わせる方法や独自の条件を作成する方法も学びます。

このセクションでは、さまざまなデータ条件の設定に関する知識を拡張します。データが定義された値のリスト内にあるか、2つの値の間にあるかを確認する方法を学びます。また、最大値と最小値を見つける方法についても学びます。

このセクションは、本コースの中でも特に興味深い内容の一つです。ここでは、データをさまざまな方法でグループ化する方法を学びます。特定のデータグループに関する情報を見つけるために、データアナリストとして役立つ知識を身につけることができます。

このセクションはデータアナリストにとって最も重要なものの一つです。なぜなら、データに不適切な形式の欠損値が含まれている場合、作業が不可能になるためです。ここでは、そのような不適切な値への対処方法を学びます。

NaN値をどのように処理するか？

解答


PassengerId	0
Survived	0
Pclass	0
Name	0
Sex	0
Age	86
SibSp	0
Parch	0
Ticket	0
Fare	1
Cabin	327
Embarked	0