pandasにおけるデータの取り出し方についてメモ。
DataFrame型に絞ります。
都度更新して行きます。

1.columnの指定

DataFrame型のデータに対して、カラム名を指定することでそのカラムに属するデータを抽出できる。

columnの指定

import pandas as pd
sample = pd.DataFrame({'A':[1,4,6],'B':[2,5,7],'C':[3,6,8]})
sample
sample['A']

→ sample

	A	B	C
0	1	2	3
1	4	5	6
2	6	7	8

→ sample['A']

	A
0	1
1	4
2	6

また、複数のカラム名を指定してデータを抽出することも可能。
ただし、その場合抽出されるデータが二次元となるため、
[ ] を一段増やすことを忘れてはいけない。

複数のカラム指定

sample[['A','B']]

	A	B
0	1	2
1	4	5
2	6	7

2.iloc系による抽出

iloc

カラム名ではなく、行列の要素番号を指定してデータを抽出する場合には iloc を用いる。

ilocによる抽出

sample.iloc[[1],[2]]  #１行目の２列目(０行目、０列目があることに注意)、を指定
sample.iloc[:,1:]     #全ての行の1列目以降、を指定
sample.iloc[[1]]      #１行目を指定

→ sample.iloc[[1],[2]]

	C
1	6

→ sample.iloc[:,1:]

	B	C
0	2	3
1	5	6
2	7	8

→ sample.iloc[[1]]

	A	B	C
1	4	5	6

loc

要素番号ではなく、列名または行名を用いてデータを抽出する場合には loc を用いる。
なおsampleでは行名が[0, 1, 2 ]となっているが、これはindexではなく名前だと認識する。

locによる抽出

sample.loc[[0], ['A']]  #「０」という名の行のA列
sample.loc[[2], ['C']]　#「２」という名の行のC列
sample.loc[[1]]         #「１」という名の行を指定

→ sample.loc[[0] , ['A']]*

	A
0	1

→ sample.loc[[2] , ['C']]*

	C
2	8

→ sample.loc[[1]]

	A	B	C
1	4	5	6

ix

要素番号、カラム名のいずれも使用してデータを抽出する場合には ix を用いる。

ixによる抽出

sample.ix[[2],[2]]
sample.ix[[0],1:]

→ sample.ix[[2],[2]]

	C
2	8

→ sample.ix[[0],1:]

	B	C
0	2	3

iloc,loc,ix まとめ

ilocは index を用いてデータを抽出する
locは列名または行名を用いてデータを抽出する
ixは index,列名,行名の両方を用いて（あるいは一方だけを用いて）データを抽出する

抽出に成功するパターンと失敗するパターン

iloc,loc,ixにおける成功と失敗パターン

sample.iloc[[0],[0]]        #成功
sample.iloc[[0],['A']]      #失敗。iloc はindex(要素番号)でしかアクセスできない

sample.loc[[0],['A']]       #成功
sample.loc[[0],[0]]         #失敗。loc は名前でしかアクセスできない

sample.ix[[0],[0]]          #成功
sample.ix[[0],['A']]        #成功