今回やりたいことは、次のとおりです。
①df_01から不要なデータ項目（列）を削除したい。
②列名、データフレームのサイズを確認したい。
(準備)顧客リストcsvの読み込み
# pandasを読み込む
import pandas as pd
# pathを指定しておく
path_02 = "(list_2021.csvのコピーしたパス)"
# df_kokyakuにデータ（list_2021.csv）を読み込む
df_kokyaku = pd.read_csv(path_02)
# 先頭5行を見て確認する
df_kokyaku.head()※df_kokyakuの中身（先頭10行）
不要なデータ項目（列）を削除する .drop(columns=[“列名”])
df_kokyakuには今回利用しないデータ『所在地』『電話番号』がありますが、ExcelだとF列・G列を選んで右クリック→削除とかで列ごと消しますが、その操作は次のようになります。
# ある1列を削除する場合
df = df.drop(columns=["列名"])
# 2列を削除する場合
df = df.drop(columns=["列名１", "列名２"])
削除したい列が3つ以上ある場合、columns=[“列名１”, “列名２”, “列名３”, …]としてやればOKです。
df_01から『所在地』『電話番号』『アドレス』列を削除すると、次のようになります。
# df_kokyakuから『所在地』『電話番号』『アドレス』列を削除して
# df_kokyaku_1という変数に入れる
df_kokyaku_1 = df_kokyaku.drop(columns=["所在地", "電話番号", "アドレス"])
# 結果を確認
df_kokyaku_1.head()
列名（カラム名）について確認する .columns
不意に「今、データ項目（列名）ってどうなってたっけ」と確認したいときがあります。いちいち「.head()」を使っていると不要な中身を見ることになるので、そんなときは列名（カラム名）だけを確認しましょう。
# df_kokyaku_1の列名（カラム名）だけを見る
df_kokyaku_1.columns
これで列名だけを全て見ることができます。
多くなデータになってくると、列の数（カラム数）が100を超えたりしますが、例えば「最初20列だけ見たい」「この間だけ見たい」といった場合、次のような書き方だと見たい部分だけ見ることができます。
# 最初の20列だけを見る
data.columns[:20]
# 途中の20列目～40列目だけを見る
# Pythonは「0, 1, 2,…」という割り振りになっている
data.columns[19:39]
そして、「これ何列あるんだろうか？」と、サイズが気になる場合もよくあります。そんなときは、こうなります。
# 何列あるかを数える
len(data.columns)
# 行数と列数を一気に確認（データのサイズを見る）
data.shape
「len()」はデータの長さを数値として返します。繰り返す処理などで頻繁に登場することになります。
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