Pandasでデータフレームから特定の行・列を取得する方法

 

PythonのPandasを使用する際、データフレームから特定の行や列を効率よく取得する方法を知っておくと非常に便利です。今回はそのような基本的な操作方法をいくつかご紹介します。

 

目次

 

• 特定の列を取得する
• 特定の区間の行を抽出する
• loc アトリビュートを使って特定の行・列を抽出する
• 行や列の位置を指定して行・列を取得する
• 条件を指定して行・列を取得する
• 複数条件を指定して行・列を取得する

 

準備: ライブラリのインポートとサンプルデータフレームの作成

 

import pandas as pd

# サンプルデータフレーム
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Occupation': ['Engineer', 'Doctor', 'Lawyer', 'Artist']
})

 

実行結果

      Name  Age Occupation
0    Alice   25   Engineer
1      Bob   30     Doctor
2  Charlie   35     Lawyer
3    David   40     Artist

特定の列を取得する

 

単一の列を取得するには、以下のように列名を指定します。

name_column = df['Name']

 

実行結果

 

0      Alice
1        Bob
2    Charlie
3      David
Name: Name, dtype: object

特定の区間の行を抽出する

 

特定の区間の行を抽出するには、以下のようにスライスを使用します。

rows_1_to_2 = df[1:3]

 

実行結果

 

      Name  Age Occupation
1      Bob   30     Doctor
2  Charlie   35     Lawyer

loc アトリビュートを使って特定の行・列を抽出する

 

loc を使用すると、行名（インデックス）と列名で指定できます。

row_1 = df.loc[1]
cell = df.loc[1, 'Name']

実行結果

 

Name          Bob
Age            30
Occupation    Doctor
Name: 1, dtype: object
Bob

 

行や列の位置を指定して行・列を取得する

 

iloc を使用すると、行と列の位置（整数）で指定できます。

 

row_1 = df.iloc[1]
cell = df.iloc[1, 0]

実行結果

 

Name          Bob
Age            30
Occupation    Doctor
Name: 1, dtype: object
Bob

 

条件を指定して行・列を取得する

 

条件式を使ってデータを取得することもできます。

 

age_over_30 = df[df['Age'] >= 30]

 

実行結果

 

      Name  Age Occupation
1      Bob   30     Doctor
2  Charlie   35     Lawyer
3    David   40     Artist

複数条件を指定して行・列を取得する

 

複数の条件を組み合わせてデータを取得することもできます。

age_and_occupation = df[(df['Age'] >= 30) & (df['Occupation'] != 'Artist')]

 

実行結果

      Name  Age Occupation
1      Bob   30     Doctor
2  Charlie   35     Lawyer

 

まとめ

 

これで、Pandasでデータフレームから特定の行や列を効率よく取得する基本的な方法を学べました。これらのテクニックは、データ分析や前処理で頻繁に使いますので、ぜひマスターしてください。