python pandas.drop() で指定の行を消したい。

Question

pandas.DataFrameで指定の行を消したいのですが、インデックスキーが２つある場合、消せない場合があります。

下記スクリプト１のサンプルデータの場合はインデックス'b'をdropで問題なく消せます。

しかし、スクリプト２のようにインデックスa が２つあり、対応するもうひとつのインデックスがどちらも同じ値の１である場合、df2.drop('b')やdf2.drop(['b'])をしても、TypeError: Expected tuple, got str　とうエラーが出てしまいます。

drop内の引数を適切な内容にすれば良いと思いますが、どのようにするべきなのかご教示いただければ幸いです。
お忙しいところ恐れ入りますがよろしくおねがいします。

【スクリプト１：】
import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([1,2,3,4],
index=[['a','b','c','d'],
[1,1,2,3]]
,columns=['value'])
df1

"""結果
value
a 1 1
b 1 2
c 2 3
d 3 4
"""
df1.drop('b')

"""結果
value
a 1 1
c 2 3
d 3 4
"""

【スクリプト２：インデックスa が２つあり、対応するもうひとつのインデックスがどちらも同じ値の１である場合】

np.random.seed(0)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,9).reshape((3,3)),
index = [
['a', 'a', 'b'],
[1, 1, 2]
],
columns =['value1','value2','value3'] )

df2.drop(['b']) # できない

Answer 1

複数あるindexをtupleに入れて渡してあげれば動きます。

import numpy as np
import pandas as pd


np.random.seed(0)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,9).reshape((3,3)),
                   index = [
                       ['a', 'a', 'b'],
                       [1, 1, 2]
                   ],
                   columns =['value1','value2','value3'] )
df2 = df2.drop(("b", 2))
print(df2)
""" =>
     value1  value2  value3
a 1       5       0       3
  1       3       7       9
"""

それか明示的にlevelを指定することでもいけます。

df2 = df2.drop("b", level=0)

リファレンスを見ても特に関連する記述は見つけられなかったのと、Tracebackを見るとかなり奥底の方から出てきているので、嫌な感じではありますが。判定が変わるんだろう、と想像するだけです。

Comments

[omoiyari.keita]

エラーの内容から推測するにタプルにすれば良いとは考えていましたが、df.drop((["b"]))やdf.drop((["b",1]))のようにリストを無理やりタプルとして入れて試していました。

df2 = df2.drop(("b", 2))でちゃんと動きました。ありがとうございます。

Answer 2

理屈は分かっていませんが、以下のようにいったん対象行のindexを取得してdropのさいに指定してやると削除できました。

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,9).reshape((3,3)),
index = [
['a', 'a', 'b'],
[1, 1, 2]
],
columns =['value1','value2','value3'] )
print(df2)
#     value1  value2  value3
#a 1       5       0       3
#  1       3       7       9
#b 2       3       5       2

print( df2.loc[['b']].index) # MultiIndex([('b', 2)],)
df2 = df2.drop(index=df2.loc[['b']].index)
#df2 = df2.drop(['b'])

print(df2)
#     value1  value2  value3
#a 1       5       0       3
#  1       3       7       9