Pandas DataFrameデータ抽出(選択)処理 – 逆引きレシピ集
Pandas DataFrameデータ抽出（選択）処理において、様々な条件に基づいてデータを抽出する必要があるが、その方法についてわかりづらく、時間的・労力的にコストのかかることが多い。そんな中、本稿では、Pandas DataFrameデータ抽出（選択）処理に関する逆引きレシピ集を紹介します。ここでは、具体的なシナリオに基づいて、DataFrameから目的のデータを抽出するためのTipsやTechniquesを掲載します。
Pandas DataFrameデータ抽出(選択)処理の基本
Pandas DataFrameは、データ分析や機械学習の分野で広く使用されているライブラリです。 DataFrameには、複数の列や行からなる表形式のデータを保持しており、これらのデータを抽出や選択することが必要になります。この処理を、Pandas DataFrameデータ抽出(選択)処理と呼びます。
Locを使ったデータ抽出
Locは、Pandas DataFrameの行や列を指定してデータを抽出するための方法です。行番号や列名を指定することで、特定のデータを抽出することができます。
| 方法 | 説明 |
|---|---|
| df.loc[行番号] | 指定した行番号のデータを抽出 |
| df.loc[行番号, 列名] | 指定した行番号と列名のデータを抽出 |
Ilocを使ったデータ抽出
Ilocは、Pandas DataFrameの行や列を整数ベースで指定してデータを抽出するための方法です。行番号や列番号を指定することで、特定のデータを抽出することができます。
Raspberry Pi 4BでI2C/SPI通信 – 電子工作の幅を広げよう！| 方法 | 説明 |
|---|---|
| df.iloc[行番号] | 指定した行番号のデータを抽出 |
| df.iloc[行番号, 列番号] | 指定した行番号と列番号のデータを抽出 |
Queryを使ったデータ抽出
Queryは、Pandas DataFrameのデータを抽出するための方法です。条件式を指定することで、特定のデータを抽出することができます。
| 方法 | 説明 |
|---|---|
| df.query(条件式) | 指定した条件式に該当するデータを抽出 |
GroupByを使ったデータ抽出
GroupByは、Pandas DataFrameのデータをグループ化して抽出するための方法です。列名を指定することで、特定のグループのデータを抽出することができます。
| 方法 | 説明 |
|---|---|
| df.groupby(列名) | 指定した列名でグループ化したデータを抽出 |
条件付きデータ抽出
条件付きデータ抽出は、Pandas DataFrameのデータを抽出するための方法です。条件式を指定することで、特定のデータを抽出することができます。
| 方法 | 説明 |
|---|---|
| df[条件式] | 指定した条件式に該当するデータを抽出 |
よくある質問
Q1: Pandas DataFrameselect?
Pandas DataFrameselectものですが、selectを使用する際に注意する点があります。loc[]やiloc[]を使用して、indexやcolumnを指定することで、DataFrameから目的のデータを抽出することができます。df.loc[:, ‘column name’]のように、column名前を指定して抽出することもできます。selectの基本的な使い方を理解することで、Pandas DataFrameのデータ抽出を効率的に行うことができます。
VBAでファイル読み込み！ CreateObject関数/Line InputステートメントQ2: Pandas DataFrameQuery?
Pandas DataFrameQueryを使用することで、DataFrameをより詳細にフィルタリングすることができます。query()メソッドを使用して、conditionを指定することで、DataFrameをフィルタリングすることができます。df.query(‘column name > 0’)のように、column名前と条件を指定して抽出することもできます。Queryを使用することで、Pandas DataFrameのデータ抽出をより詳細に制御することができます。
Q3: Pandas DataFrameGroupBy?
Pandas DataFrameGroupByを使用することで、DataFrameをグループ化してデータを抽出することができます。groupby()メソッドを使用して、column名前を指定することで、DataFrameをグループ化することができます。df.groupby(‘column name’)のように、column名前を指定してグループ化することもできます。GroupByを使用することで、Pandas DataFrameのデータ抽出をより効率的に行うことができます。
Q4: Pandas DataFrameMelt?
Pandas DataFrameMeltを使用することで、DataFrameをpivot化してデータを抽出することができます。melt()メソッドを使用して、id varsとvalue varsを指定することで、DataFrameをpivot化することができます。df.melt(id vars=’column name’, value vars=’column name’)のように、id varsとvalue varsを指定してpivot化することもできます。Meltを使用することで、Pandas DataFrameのデータ抽出をより柔軟に行うことができます。
