【Pandas】 DataFrame の行を抽出する方法【Python】
今回は、Python の Pandas で、DataFrame 型の行を抽出する方法を紹介します。
DataFrame の行抽出方法は、大まかに以下の2種類があります。
- インデックスを指定して行を抽出する方法( iloc、loc )
- 各行の論理値(True or False)で行を抽出する方法
この2つの方法についてそれぞれ説明していきます。
インデックスを指定して行を抽出する方法
DataFrame のインデックス(index)を指定して行を抽出することができます。
インデックスの値を指定するには「loc」を使い、インデックスの番号(整数値)を指定するには「iloc」を使います。
結果は DataFrame 型で返ります。
今回は、分かりやすい loc を使ってみます。
‘a6789012002’, ‘akikirara1122′ などの ユーザID をインデックスとした DataFrame から、’a6789012002’ の行だけ抽出するときは、以下のようにします。
1 |
df.loc['a6789012002'] |
出力結果は以下のようになります。
インデックスの ユーザ ID をリストで渡すと複数条件で指定することができます。
1 |
df.loc[['a6789012002', 'akikirara1122']] |
出力結果は以下のようになります。
各行の論理値(True or False)で行を抽出する方法
先ほどは、インデックスを指定して行の抽出を行いましたが、これは条件式でデータの値を比較して行の抽出を行う方法です。
先ほど抽出した以下のデータを使います。
「id」カラムの列の値が「0」の行を抽出したいとします。
DataFrame のカラムと比較演算子による条件式を指定すると、True もしくは False が入った Series が返ってきます。
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df_user['id'] == 0 |
1番上の「0」の行だけ True になっていることがわかります。
これを DataFrame に与えると、True の行のみ抽出することができます。
1 |
df_user[df_user['id'] == 0] |
ちなみに、逆に id が「0」以外の行を取得する場合は、以下のように比較演算子を「!=0」とします。
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df_user['id'] != 0 |
1行目以外が True になります。
1 |
df_user[df_user['id'] != 0] |
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