背景
たまにはちゃんとコードを書く系の内容も。pandasでdataframeの指定をするところでいろいろと混乱してしまって無駄に時間がかかった。整理するがてらにまとめたいと思う。pandasビギナーがまとめたものなので、間違ってたりもっといいまとめがあるならばアドバイスくれればと思います。
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それぞれのversionは以下のとおり。
pandas (0.18.1)
numpy (1.11.0)
Python 2.7.10
３つの要素指定の方法
pandasのDataFrameでの要素の指定の仕方は３つ。
- df[ a ]
- df.loc[ a, b ]
- df.iloc[a, b]
前提とするDataFrameは10minites to pandasを参考に以下のコードで作成した。
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
できたDataFrameはこんな感じ。
A B C D
2013-01-01 -0.682002 1.977886 0.348623 0.405755
2013-01-02 0.085698 2.067378 -0.356269 1.349520
2013-01-03 0.058207 -0.539280 0.023205 1.154293
2013-01-04 -0.319075 1.174168 -1.282305 0.359333
2013-01-05 -2.557677 0.922672 0.202042 0.171645
2013-01-06 1.039422 0.300340 0.701594 -0.229087
df[ a ]型の指定方法
指定の仕方で行方向だったり、列方向だったりに処理ができるっぽい。
#単独のカラム（列）を指定
df[‘A’] # カラム名 = A を指定
df.A # 同上
#行方向のスライス：df[ 0:3 ]
df[0:3] # 0行目から3行目まで指定
df[‘20130102’:’20130104’] # インデックスが2013-01-02~2013-01-04 までを指定
インデックス・カラムのラベル名で指定する -> locメソッド
指定する引数（って呼んでいいのかな？）の１つ目がインデックスに対する操作、２つ目がカラムに対する操作。
# 該当するインデックスの取得
# A 0.469112
# B -0.282863
# C -1.509059
# D -1.135632
# Name: 2013-01-01 00:00:00, dtype: float64
df.loc[dates[0]]
# インデックス・カラムを同時に指定する。
# A B
# 2013-01-01 0.469112 -0.282863
# 2013-01-02 1.212112 -0.173215
# 2013-01-03 -0.861849 -2.104569
# 2013-01-04 0.721555 -0.706771
# 2013-01-05 -0.424972 0.567020
# 2013-01-06 -0.673690 0.113648
df.loc[:, [‘A’, ‘B’]]
# インデックスをインデックス名で取得する
# A B
# 2013-01-02 1.212112 -0.173215
# 2013-01-03 -0.861849 -2.104569
# 2013-01-04 0.721555 -0.706771
df.loc[‘20130102’:’20130104’, [‘A’, ‘B’]] # カラムを複数指定する時は、リストで渡す
# 一個だけ指定する場合は、loc よりも at を使ったほうが早い
#0.46911229990718628
df.at[dates[0],'A']
インデックス・カラムの位置番号で指定する
行列に置き換えた時の要素の位置で指定する方法。これももちろん、複数選択できる。
# インデックスの位置で指定（今回は３行目）
# A 0.721555
# B -0.706771
# C -1.039575
# D 0.271860
# Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: float64
df.iloc[3]
# インデックス / カラム の同時指定(ここでは３〜４行、０〜１列目)
# A B
#2013-01-04 0.721555 -0.706771
#2013-01-05 -0.424972 0.567020
df.iloc[3:5,0:2]
# とびとびの特定の要素を指定
# A C
# 2013-01-02 1.212112 0.119209
# 2013-01-03 -0.861849 -0.494929
# 2013-01-05 -0.424972 0.276232
df.iloc[[1,2,4],[0,2]]
慣れるしかない！
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