Python>pandas>DataFrame:指定行の抽出

1.概要

初心者の自分はDataFrameでの行の抽出を練習するときにちょくちょく混乱。。。
今後の混乱予防対策のために少し操作方法を整理。

2.DataFrameの準備

以下のDataFramewoを操作して行の抽出操作を確認する。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),
                  index=['R1','R2', 'R3', 'R4'],
                  columns=['C1','C2', 'C3'])

	C1	C2	C3
R1	0	1	2
R2	3	4	5
R3	6	7	8
R4	9	10	11

3.ひとつの行を抽出

「R2」行のみの以下を抽出する操作を確認。

	C1	C2	C3
R2	3	4	5

• [ ]で囲う操作

df['R2':'R2']

• .loc・.ilocを使う操作

df.loc[['R2']]

df.iloc[[1]]

pd.DataFrame(df.loc['R2']).T

< memo >

df.loc['R2']だけだと出力はSeries型。

C1     3
C2     4
C3     5
Name: R2, dtype: int32

→pd.DataFrame()で変換すると縦横逆。

	R2
C1	3
C2	4
C3	5

→.Tで転置すれば同じ形になった。

• .dropを使う操作

df.drop(labels =['R1','R3','R4'],axis = 0)

df.drop(labels =[R for R in df.index if R!='R2'],axis = 0)

• True/Falseを使う操作

df[[False, True, False, False]]

1. 例えば以下で[False,True,False,False]をつくることが可能。

[input]list(df['C1']==3)
↓
[output][False,True,False,False]
なので以下でも「R2」行のみのDataFrameを抽出できる

df[list(df['C1']==3)]

1. list()でくくらない場合は出力はSeries型。これを使っても「R2」行のみのDataFrameを抽出できる

[input]list(df['C1']==3)
↓
[output]
R1 False
R2 True
R3 False
R4 False
Name: C1, dtype: bool

df[list(df['C1']==3)]

• df (再掲)

	C1	C2	C3
R1	0	1	2
R2	3	4	5
R3	6	7	8
R4	9	10	11

4.ふたつの行を抽出

「R2」「R3」行を抽出して４以下を得る操作を確認。

	C1	C2	C3
R2	3	4	5
R3	6	7	8

• [ ]で囲う操作

df['R2':'R3']

• .loc・.ilocを使う操作

df.loc[['R2','R3']]

df.loc[1:2]

df.iloc[[1,2]]

df.iloc['R2':'R3']

• .dropを使う操作

df.drop(labels =['R1','R4'],axis = 0)

df.drop(labels =[R for R in df.index 
                 if  R!='R2' and R!='R3'],axis = 0)

• True/Falseを使う操作

df[[False, True, True, False]]

[ ]の中が以下になるSeriesをつくればよい。

R1 False
R2 True
R3 True
R4 False
Name: C1, dtype: bool

例えば以下で上記Seriesが作れるので
* (df['C1']==3) | (df['C1']==6)
* (df['C1']<9) & (df['C3']!=2)

df[(df['C1']==3) | (df['C1']==6)]

df[(df['C1']<9) & (df['C3']!=2)]

• df (再掲)

	C1	C2	C3
R1	0	1	2
R2	3	4	5
R3	6	7	8
R4	9	10	11

以上