5分でわかる！Pandas DataFrameのget()メソッド：データ取得のショートカット

Pandas DataFrame の get() メソッド

メソッドの概要

概要:

• DataFrame から特定の列や値を取得
• 引数で列名やインデックスを指定
• 存在しない列やインデックスを指定した場合、デフォルト値を返す

構文:

df.get(key, default=None)

引数:

• key: 取得したい列名、インデックス、またはリスト
• default: 存在しないキーの場合に返す値 (デフォルトは None)

戻り値:

• 1つの列を指定した場合: Series 型
• 複数の列を指定した場合: DataFrame 型
• 存在しないキーを指定した場合: default で指定した値

メソッドの使い分け

get() メソッドは、以下の目的で使用できます。

• 特定の列を取得:
  • 単一の列: df.get('column_name')
  • 複数の列: df.get(['column_name1', 'column_name2'])
• 特定の値を取得:
  • インデックスと列名を指定: df.get('index', 'column_name')
  • loc や iat メソッドと比較: 存在しないキーの場合の挙動
• デフォルト値を指定:
  • 存在しないキーの場合に None 以外を返す

使用例

例1: 特定の列を取得

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 列 'B' を取得
column_b = df.get('B')

# 結果確認
print(column_b)

# 出力:
# 0    4
# 1    5
# 2    6
# Name: B, dtype: int64

例2: 複数の列を取得

# 列 'A' と 'C' を取得
columns_a_and_c = df.get(['A', 'C'])

# 結果確認
print(columns_a_and_c)

# 出力:
#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

例3: 特定の値を取得

# インデックス 1 と列 'B' の値を取得
value = df.get(1, 'B')

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# 5

例4: デフォルト値を指定

# 存在しない列 'D' を取得 (デフォルト値は 'Not Found')
value = df.get('D', 'Not Found')

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# Not Found

pandas.DataFrame.get() メソッドは、DataFrame から特定の列や値を取得する際に非常に便利なツールです。引数やデフォルト値を理解することで、データ分析作業を効率化することができます。

Pandas DataFrame の get() メソッド: サンプルコード集

特定の列を取得

# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 列 'B' を取得
column_b = df.get('B')

# 結果確認
print(column_b)

# 出力:
# 0    4
# 1    5
# 2    6
# Name: B, dtype: int64

複数の列を取得

# 列 'A' と 'C' を取得
columns_a_and_c = df.get(['A', 'C'])

# 結果確認
print(columns_a_and_c)

# 出力:
#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

特定の値を取得

# インデックス 1 と列 'B' の値を取得
value = df.get(1, 'B')

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# 5

デフォルト値を指定

# 存在しない列 'D' を取得 (デフォルト値は 'Not Found')
value = df.get('D', 'Not Found')

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# Not Found

条件付きで列を取得

# 列 'A' の値が 2 より大きい場合のみ取得
column_a_filtered = df.get('A', default=np.nan)
column_a_filtered[column_a_filtered <= 2] = np.nan

# 結果確認
print(column_a_filtered)

# 出力:
# 0   NaN
# 1    2.0
# 2    3.0
# Name: A, dtype: float64

列名のリストを取得

# 列名のリストを取得
column_names = list(df.get())

# 結果確認
print(column_names)

# 出力:
# ['A', 'B', 'C']

スライスで列を取得

# 列 'A' の最初の 2 つの要素を取得
column_a_sliced = df.get('A')[:2]

# 結果確認
print(column_a_sliced)

# 出力:
# 0    1
# 1    2
# Name: A, dtype: int64

辞書型で値を取得

# インデックス 1 と列 'B' の値を辞書型で取得
value = df.get((1, 'B'))

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# 5

存在しないキーを指定

# 存在しない列 'D' を取得
value = df.get('D')

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# None

例外処理

try:
    # 存在しない列 'D' を取得
    value = df.get('D')
except KeyError as e:
    # KeyError が発生した場合の処理
    print(f"エラーが発生しました: {e}")

# 結果確認
# エラーが発生しました: KeyError: 'D'

Pandas DataFrame から特定の列や値を取得する他の方法

列名によるアクセス

方法:

df['column_name']

メリット:

• シンプルで分かりやすい
• 高速

デメリット:

• 存在しない列名を指定した場合、エラーが発生する

例:

# 列 'B' を取得
column_b = df['B']

# 結果確認
print(column_b)

# 出力:
# 0    4
# 1    5
# 2    6
# Name: B, dtype: int64

loc メソッド

方法:

df.loc[index, 'column_name']

メリット:

• インデックスと列名を指定して値を取得できる
• 存在しないインデックスや列名を指定してもエラーが発生しない

デメリット:

• get() メソッドよりも少し複雑

例:

# インデックス 1 と列 'B' の値を取得
value = df.loc[1, 'B']

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# 5

iat メソッド

方法:

df.iat[index, column_index]

メリット:

• 非常に高速

デメリット:

• インデックス番号と列番号を把握する必要がある

例:

# インデックス 1 と列 'B' の値を取得 (列 'B' はインデックス 1)
value = df.iat[1, 1]

# 結果確認
print(value)

# 出力:
# 5

iterrows() メソッド

方法:

for index, row in df.iterrows():
    value = row['column_name']

メリット:

• DataFrame のすべての行をループ処理できる

デメリット:

• 他の方法よりも処理速度が遅い

例:

# 列 'B' のすべての値を取得
for index, row in df.iterrows():
    value = row['B']
    print(value)

# 出力:
# 4
# 5
# 6

apply() メソッド

方法:

def g(row):
    return row['column_name']

df.apply(g)

メリット:

• 列ごとに処理をカスタマイズできる

デメリット:

• 他の方法よりも複雑

例:

# 列 'A' と 'B' の値を足して新しい列を作成
def g(row):
    return row['A'] + row['B']

df['new_column'] = df.apply(g)

# 結果確認
print(df)

# 出力:
#   A  B  new_column
# 0  1  4       5
# 1  2  5       7
# 2  3  6       9

DataFrame から特定の列や値を取得する方法は複数存在します。それぞれの方法のメリットとデメリットを理解し、状況に応じて使い分けることが重要です。