はじめに

この記事ではpandasの関数の1つであるqueryを用いた様々な条件抽出について紹介します。
筆者の経験の中で、データ前処理時に高頻度で遭遇する10つの例を元に実際のコードを記載します。

実行環境

mac OS Mojave
Python 3.7.3

!python -V

Python 3.7.3

使用モジュール

pandasのversionは1.0.3を使用します。
※version0.24.0以前のversionだとエラーが出る可能性あります。

import pandas as pd  # 今回の主役
import numpy as np  # infやnanの値を生成するために使用

# pandasのversion確認
print(pd.__version__)

1.0.3

データ準備

# 今回使用するデータフレームの準備
df = pd.DataFrame({
        'a': range(1, 6),
        'b': range(10, 0, -2),
        'c c' : [1, 3, 5, 7, 9],
        'd' : [2, np.nan, np.inf, None, 10],
        'e' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
        'f' : [False, True, True, False, True]})

# データフレームの確認
df

	a	b	c c	d	e	f
0	1	10	1	2.0	a	False
1	2	8	3	NaN	b	True
2	3	6	5	inf	c	True
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

データ抽出10選

1列での条件抽出
複数列での条件抽出
カラム名にスペースを含む列の条件抽出
文字列指定による条件抽出
複数条件による条件抽出
inf指定による条件抽出
欠損値指定による条件抽出
真偽値指定による条件抽出
リストを使用した条件抽出
変数を使用した条件抽出

1列での条件抽出

データフレームの1列のみを使用した基本的な条件抽出。通常の比較演算子を使用可能。

df.query('a == 3')  # a列の値が3である行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
2	3	6	5	inf	c	True

df.query('a != 3')  # a列の値が3でない行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
0	1	10	1	2.0	a	False
1	2	8	3	NaN	b	True
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

df.query('a > 3')  # a列の値が3より大きい行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

複数列での条件抽出

複数列間の値を使用した条件抽出

df.query('a > b')  # a列の値がb列の値より大きい行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
4	5	2	9	10.0	e	True

カラム名にスペースを含む列の条件抽出

カラム名にスペースを含む場合はカラム名をバッククォート(`)で囲む必要がある。
この機能はpandas 0.25.0で実装された機能なのでversion0.24.0以前ではエラーとなる。
https://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/whatsnew/v0.25.0.html#other-enhancements

df.query(' `c c` > b')  # c c列の値がb列の値より大きい行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

文字列指定による条件抽出

条件を文字列で指定する場合は、値をダブルクォート(")で囲む必要がある。

df.query('e == "a" ')  # e列の値が文字列"a"である行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
0	1	10	1	2.0	a	False

複数条件による条件抽出

複数の条件とandやorなどの論理演算子を用いた条件抽出。

df.query('a > 2 and b < 3')  # a列の値が2より大きいかつb列の値が3より小さい行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
4	5	2	9	10.0	e	True

df.query('a > 2 or b < 3')  # a列の値が2より大きいあるいはb列の値が3より小さい行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
2	3	6	5	inf	c	True
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

df.query('a > 2 or e == "d" ')  # a列の値が2より大きいあるいはe列の値が文字列"d"である行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
2	3	6	5	inf	c	True
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

df.query(' 2<= a <= 4')  # a列の値が2以上4以下の範囲にある行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
1	2	8	3	NaN	b	True
2	3	6	5	inf	c	True
3	4	4	7	NaN	d	False

inf指定による条件抽出

値にinfを持つ場合は、以下のように抽出する。

df.query(' d == inf')  # d列の値がinfである行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
2	3	6	5	inf	c	True

df.query(' d != inf')  # d列の値がinfではない行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
0	1	10	1	2.0	a	False
1	2	8	3	NaN	b	True
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

欠損値指定による条件抽出

値に欠損値を持つ場合は以下のように抽出する。

df.query(' d != d')  # d列の値が欠損である行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
1	2	8	3	NaN	b	True
3	4	4	7	NaN	d	False

df.query(' d == d')  # d列の値が欠損でない行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
0	1	10	1	2.0	a	False
2	3	6	5	inf	c	True
4	5	2	9	10.0	e	True

真偽値指定による条件抽出

値にTrueやFalseなどの真偽値を持つ場合は以下のように抽出する。

df.query('f == True')  # f列の値がTrueの行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
1	2	8	3	NaN	b	True
2	3	6	5	inf	c	True
4	5	2	9	10.0	e	True

df.query('f == False')  # f列の値がFalseの行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
0	1	10	1	2.0	a	False
3	4	4	7	NaN	d	False

リストを使用した条件抽出

値がリストに入っているかどうかで条件抽出することが可能。

df.query(' a in (1, 2, 3)')  # a列の値が(1, 2, 3)のいずれかである行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
0	1	10	1	2.0	a	False
1	2	8	3	NaN	b	True
2	3	6	5	inf	c	True

df.query(' a not in (1, 2, 3)')  # a列の値が(1, 2, 3)のどれでもない行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
3	4	4	7	NaN	d	False
4	5	2	9	10.0	e	True

変数を使用した条件抽出

条件の値として予め用意した変数を使用することが可能。

x = 2  # 変数xに2を格納
df.query(' a == @x')  # a列の値がxである行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
1	2	8	3	NaN	b	True

y = [2, 3, 4]  # 変数yにリストを格納
df.query('a in @y')  # a列の値がyのいずれかである行を抽出

	a	b	c c	d	e	f
1	2	8	3	NaN	b	True
2	3	6	5	inf	c	True
3	4	4	7	NaN	d	False