分析で利用するpandasのDataFrame(データの選択と抽出編)

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利用するデータは説明のため以下のデータを利用します。
今回AMZNの値はすべて数字を入れています。

import pandas as pd

st = pd.DataFrame({'GOOG':[158.56,157.21,167.31,168.42,167.19,165.29,168.83],
                   'AMZN':[186.61,181.96,184.76,185.13,186.33,187.97,188.07]
                   })

行と列の値の関係が見やすいように、df.head(7)の実行結果を表示させます。

実行結果

     GOOG    AMZN
0  158.56  186.61
1  157.21  181.96
2  167.31  184.76
3  168.42  185.13
4  167.19  186.33
5  165.29  187.97
6  168.83  188.07

データの選択と抽出

1. df['column_name']

指定した列のデータを取得します。

print(df['AMZN'])

実行結果

0    186.61
1    181.96
2    184.76
3    185.13
4    186.33
5    187.97
6    188.07
Name: AMZN, dtype: float64

AMAN列のデータが抽出されて表示されます。

2. df.loc[]

ラベル（行名、列名）でデータを選択・抽出します。

# 特定の行と列のデータ
print(df.loc[0,'GOOG'])

実行結果

158.56

0番行目、'GOOG'列の158.56が取得できました。

列の範囲をキーの値を利用して指定ができます。

# 特定の行と列のデータ
print(df.loc[0,'GOOG':'AMZN'])

実行結果

GOOG    158.56
AMZN    186.61
Name: 0, dtype: float64

0番行目のGOOGとAMZNの列の値が取得できました。

もちろん行数の範囲を指定できます。

# 特定の行と列のデータ（行の範囲指定）
print(df.loc[0:2,'GOOG'])

実行結果

0    158.56
1    157.21
2    167.31
Name: GOOG, dtype: float64

loc()はキーの値（カラム名）を指定して値を取得できます。
行についてもキーの値を指定することができます。
※今回行に関して、キーの値を設定がなかったため、Indexの
値を指定しています。

3. df.iloc[]

インデックス（数値）でデータを選択・抽出します。

# 特定の行と列のデータ
print(df.iloc[0, 1])  # 1行目、2列目

実行結果

186.61

0行番目の1番列目の186.61が取得できました。

# 行の範囲を指定
print(df.iloc[1:4])

実行結果

     GOOG    AMZN
1  157.21  181.96
2  167.31  184.76
3  168.42  185.13

1番行目から4番目業手前の3番行目までの範囲が取得できました。

loc[]とiloc[]の違い
loc[] : キーの値を指定することができます。
loc[] :　インデックスの値の指定になります。（キーの値は使えません）