Pandas: データフレームについて--03: 行，列の取り出し

行，列を取り出す

取り出した結果を保存するときには，データフレームに代入する。

1.　filter() を使う

データフレームの内容によって取り出すのではなく，列名，行インデックスを指定して取り出す。¹

filter(items=None, like: 'str | None' = None, regex: 'str | None' = None, axis=None)

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3, 4, 5],
    'b': [1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0],
    'c': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
})
df

	a	b	c
0	1	1.2	A
1	2	3.4	B
2	3	5.6	C
3	4	7.8	D
4	5	9.0	E

1.1.　列名を指定して列を取り出す

filter(items=列名)

df.filter(items='a')

	a
0	1
1	2
2	3
3	4
4	5

複数列を指定できる。また，取り出す順序も指定できる。重複して指定することもできる。

df.filter(items=['c', 'a', 'b', 'b'])

	c	a	b	b
0	A	1	1.2	1.2
1	B	2	3.4	3.4
2	C	3	5.6	5.6
3	D	4	7.8	7.8
4	E	5	9.0	9.0

1.2.　インデックスを指定して行を取り出す

filter(like=インデックス, axis=0)

axis=0 を指定する。axis が 0 か 1 か，勘違いをしないために，axis='index' と指定するようにしておくと吉。

複数行を取り出す指定はできない（インデックスにリストは指定できない）ので，後述の loc，iloc アトリビュートを使う。

df.filter(like='3', axis='index') # index が 3 のものを抽出

	a	b	c
3	4	7.8	D

2.　列名，行名，位置を指定する

2.1.　列名を指定

df['a']

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: a, dtype: int64

1 列だけを指定するときには データフレーム.列名 でもよい。

なお，前の df['a'] と同じく，この方法で取り出されるのはデータフレーム（pandas.core.frame.DataFrame）ではなく，シリーズ（pandas.core.series.Series）である。

df.b

0    1.2
1    3.4
2    5.6
3    7.8
4    9.0
Name: b, dtype: float64

複数列を取り出すときには，リストで指定する（結果はデータフレームである）。重複して指定することもできる。

df[['c', 'a', 'a']]

	c	a	a
0	A	1	1
1	B	2	2
2	C	3	3
3	D	4	4
4	E	5	5

2.2.　loc アトリビュートを使って指定

df.loc[:, 'a']

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: a, dtype: int64

df.loc[:, ['c', 'a']]

	c	a
0	A	1
1	B	2
2	C	3
3	D	4
4	E	5

loc アトリビュートを使うときには，取り出す行も同時に指定できる。

なお，1:3 のように指定したとき，3 も含まれるので注意。

df.loc[1:3, ['c', 'a']]

	c	a
1	B	2
2	C	3
3	D	4

2.3.　iloc アトリビュートを使って指定

df.iloc[[0, 2, 4], [2, 0]]

	c	a
0	A	1
2	C	3
4	E	5

2.4.　条件式を使って指定

df[df.a > 3]

	a	b	c
3	4	7.8	D
4	5	9.0	E

df[df['c'].isin(['A', 'D'])]

	a	b	c
0	1	1.2	A
3	4	7.8	D

条件式の論理和，論理積をとるとき，それぞれの条件式はカッコで括ること。

df[(df.a > 3) | (df.a < 2)]

	a	b	c
0	1	1.2	A
3	4	7.8	D
4	5	9.0	E

df[(df.a > 3) & (df.b > 8)]

	a	b	c
4	5	9.0	E

3.　もっと知りたい人

help(df.filter) # Help on method filter in module pandas.core.generic
help(df.loc)    # Help on _LocIndexer in module pandas.core.indexing object
help(df.iloc)   # Help on _iLocIndexer in module pandas.core.indexing object

1. 内容によって取り出す場合は，「2.4.　条件式を使って指定」を参照。 ↩