Pandas DataFrameで条件に基づく行と列の選択方法

PandasはPythonでデータ分析を行う際に不可欠なライブラリの一つです。特にDataFrameオブジェクトは、様々なデータ操作や分析タスクを効率的に行うための強力なツールを提供します。この記事では、PandasのDataFrameで特定の条件を満たす行を選択し、さらに特定の列を抽出する方法について詳しく解説します。

条件に基づく行の選択

DataFrameから条件を満たす行を選択する基本的な方法は、ブールインデックスを使用することです。ブールインデックスとは、各行が条件を満たすかどうかをTrueまたはFalseで示すシリーズです。このシリーズをDataFrameに適用することで、条件を満たす行のみを選択できます。

ステップバイステップの例

以下のDataFrameを例にとります。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'num': [1, 2, 3, 4],
    'price': [50, 120, 80, 150],
    'sugarcontent': [10, 20, 15, 30]
})

このDataFrameからprice列の値が100より大きい行を選択するには、以下のようにします。

selected_rows = df[df['price'] > 100]

このコードは、price列が100より大きい行に対してTrueとなるブールインデックスを作成し、そのインデックスをDataFrameに適用しています。

特定の列の選択

条件を満たす行を選択した後、特定の列を選択することがよくあります。これは、選択した行からさらにデータを絞り込むために行われます。

列の選択方法

条件を満たす行を選択したDataFrameに対して、特定の列を選択するには、列名を角括弧[[]]で指定します。

result = selected_rows[['num', 'sugarcontent']]

このコードは、selected_rowsからnumとsugarcontentの2列のみを選択しています。

`loc`メソッドを使用した効率的な選択

locメソッドを使用すると、行と列の選択を同時に行うことができ、より効率的です。

result = df.loc[df['price'] > 100, ['num', 'sugarcontent']]

この一行で、price列が100より大きい行を選択し、その行からnumとsugarcontentの列を選択しています。

まとめ

PandasのDataFrameでは、ブールインデックスを使用して特定の条件を満たす行を選択し、さらに特定の列を抽出することができます。locメソッドを使用することで、このプロセスをより効率的に行うことが可能です。これらのテクニックをマスターすることで、データ分析の作業効率を大幅に向上させることができます。

＋αのお話

T4 dataframeとseriasをしっかり意識してデータ操作をする。

df = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 3, 4],
                   'price': [50, 120, 80, 150],
                   'sugarconntent': [10, 20, 15, 30]})df.head()


result = df[df['price'] >100][['num', 'sugarconntent']]result

df = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 3, 4], 'price': [50, 120, 80, 150], 'sugarconntent': [10, 20, 15, 30]}) で作成されたDataFrameに対して、列を選択する際に単一の角括弧 []を使用することは可能ですが、その挙動は異なります。

単一の角括弧 []の使用 : 単一の列名を指定する場合（例：df['price']）、結果はPandasのSeriesオブジェクトになります。これはDataFrameの単一の列を表す1次元のデータ構造です。複数の列名をリストとして渡す場合（例：df['num', 'sugarconntent']）は、構文エラーになります。
二重の角括弧 [[]]の使用 : 一つまたは複数の列名をリストとして指定する場合（例：df[['num', 'sugarconntent']]）、結果は選択された列を含む新しいDataFrameになります。これにより、選択された複数の列が2次元のデータ構造として保持されます。

したがって、単一の列をSeriesとして選択したい場合は []を使用し、一つ以上の列をDataFrameとして選択したい場合は [[]]を使用します。この違いは、結果のデータ型（SeriesかDataFrameか）と、複数の列を選択する際の構文の正確さに関連しています。

以下の流れで処理をする。

df['price'] > 100: 'price' 列の値が100より大きい行に対して真（True）となるブールインデックスを作成します。
df[df['price'] > 100]: ステップ1で得られたブールインデックスを用いて、条件を満たす行のみを含む新しいDataFrameを作成します。
[['num', 'sugarconntent']]: 条件を満たす行から、'num' と 'sugarconntent' の2列のみを選択します。

df[df['price'] > 100][['num', 'sugarconntent']]の処理と、locメソッドを使用した処理は、基本的に同じ結果を得ることができますが、記述方法と内部的な処理に違いがあります。

`df[df['price'] > 100][['num', 'sugarconntent']]`の処理

df['price'] > 100: 'price'列の値が100より大きい行に対して真（True）となるブールインデックスを作成します。
df[df['price'] > 100]: ステップ1で得られたブールインデックスを用いて、条件を満たす行のみを含む新しいDataFrameを作成します。
[['num', 'sugarconntent']]: 条件を満たす行から、'num'と 'sugarconntent'の2列のみを選択します。

この方法では、まず条件に一致する行を選択し、その結果に対して列を選択しています。2ステップのプロセスです。

`loc`メソッドを使用した処理

locメソッドを使用すると、行と列の選択を同時に行うことができます。この方法はより効率的で、コードも簡潔になります。

result = df.loc[df['price'] > 100, ['num', 'sugarconntent']]

この一行で、以下の処理が行われます。

df['price'] > 100: 'price'列の値が100より大きい行に対して真（True）となるブールインデックスを作成します。
loc[df['price'] > 100, ['num', 'sugarconntent']]: ステップ1で得られたブールインデックスを用いて条件を満たす行を選択し、同時に 'num'と 'sugarconntent'の列を選択します。

処理の違い

効率性: locメソッドを使用する方が、内部的な処理が効率的です。条件に一致する行と必要な列を一度に選択するため、中間DataFrameを生成する必要がありません。
可読性: locメソッドを使用した方が、何をしているのかが一目でわかりやすいです。行と列の選択が一行で行われるため、コードの意図が明確になります。

したがって、行と列を同時に選択する必要がある場合は、locメソッドを使用することが推奨されます。