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##問題
P-012: 店舗データフレーム（df_store）から横浜市の店舗だけ全項目表示せよ。
##解答
コード
df_store.query("address.str.contains('横浜市')", engine='python')
##出力
| store_cd | store_name | prefecture_cd | prefecture | address | address_kana | tel_no | longitude | latitude | floor_area | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | S14010 | 菊名店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市港北区菊名一丁目 | カナガワケンヨコハマシコウホククキクナイッチョウメ | 045-123-4032 | 139.6326 | 35.50049 | 1732.0 |
| 3 | S14033 | 阿久和店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目 | カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ | 045-123-4043 | 139.4961 | 35.45918 | 1495.0 |
| 7 | S14040 | 長津田店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市緑区長津田みなみ台五丁目 | カナガワケンヨコハマシミドリクナガツタミナミダイゴチョウメ | 045-123-4046 | 139.4994 | 35.52398 | 1548.0 |
| 9 | S14050 | 阿久和西店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市瀬谷区阿久和西一丁目 | カナガワケンヨコハマシセヤクアクワニシイッチョウメ | 045-123-4053 | 139.4961 | 35.45918 | 1830.0 |
| 12 | S14028 | 二ツ橋店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市瀬谷区二ツ橋町 | カナガワケンヨコハマシセヤクフタツバシチョウ | 045-123-4042 | 139.4963 | 35.46304 | 1574.0 |
| 16 | S14012 | 本牧和田店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市中区本牧和田 | カナガワケンヨコハマシナカクホンモクワダ | 045-123-4034 | 139.6582 | 35.42156 | 1341.0 |
| 18 | S14046 | 北山田店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市都筑区北山田一丁目 | カナガワケンヨコハマシツヅキクキタヤマタイッチョウメ | 045-123-4049 | 139.5916 | 35.56189 | 831.0 |
| 20 | S14011 | 日吉本町店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市港北区日吉本町四丁目 | カナガワケンヨコハマシコウホククヒヨシホンチョウヨンチョウメ | 045-123-4033 | 139.6316 | 35.54655 | 890.0 |
| 26 | S14048 | 中川中央店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市都筑区中川中央二丁目 | カナガワケンヨコハマシツヅキクナカガワチュウオウニチョウメ | 045-123-4051 | 139.5758 | 35.54912 | 1657.0 |
| 40 | S14042 | 新山下店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市中区新山下二丁目 | カナガワケンヨコハマシナカクシンヤマシタニチョウメ | 045-123-4047 | 139.6593 | 35.43894 | 1044.0 |
| 52 | S14006 | 葛が谷店 | 14 | 神奈川県 | 神奈川県横浜市都筑区葛が谷 | カナガワケンヨコハマシツヅキククズガヤ | 045-123-4031 | 139.5633 | 35.53573 | 1886.0 |
##解説
・PandasのDataFrame/Seriesにて、条件に当てはまる先頭データを確認する方法です。
・条件に当てはまる情報を確認したい時に使用します。
・'contains(<文字列>)'は、指定した文字列が含まれているどうかを判定する関数であり、含まれる場合はTrue、含まれない場合はFalseを返します。
・ただし、'.query('---.str.contains(<文字列>))'は、指定した文字列が含まれることを条件として指定します。
・今回の場合、address を文字列に置換するために'address.str'とし、'.contains('横浜市')'を続けることで、「横浜市」を含む address を指定しています。
・'engine = 'python''について、query の引数である engine には'python'か、'numexpr'かを選択することができますが、strを用いる場合は、'python'を指定してあげないとエラーが発生してしまいます。
※データを見る限りは、↓のコードでも問題なさそうに見えますが、「神奈川県」という文字が欠損しているデータがあった場合に、出力から漏れてしまうため、おすすめしません。
コード
df_store.query("address.str.startswith('神奈川県横浜市')", engine='python')