Pandas DataFrame の tail メソッド vs スライス vs iloc：どれを使うべき？

pandas.DataFrame.tail() メソッドは、DataFrame の最後の n 行を取得します。デフォルトでは n は 5 ですが、引数で指定することができます。

構文

df.tail(n=5)

引数

• n (int): 取得する行数。デフォルトは 5。

返値

DataFrame の最後の n 行を含む新しい DataFrame。

例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

print(df.tail())

#   A  B
# 4  4  9
# 5  5  10

詳細

• tail() メソッドは、DataFrame の最後の n 行を取得します。
• デフォルトでは n は 5 ですが、引数で指定することができます。
• tail() メソッドは、新しい DataFrame を返します。元の DataFrame は変更されません。
• tail() メソッドは、オプションで axis=1 を指定して、列の最後の n 個を取得することができます。

補足

• tail() メソッドは、DataFrame の最後の行を簡単に確認したい場合に便利です。
• 例えば、ログファイルの最後の行を確認したり、データセットの最後の行を確認したりするのに役立ちます。
• tail() メソッドと組み合わせて head() メソッドを使うことで、DataFrame の最初と最後の行を簡単に確認することができます。

• tail() メソッドは、DataFrame の最後の行を n 行取得するだけでなく、 n 番目以降の行を取得する**こともできます。
• 例えば、df.tail(n=10) は、DataFrame の最後の 10 行を取得しますが、df.tail(n=-10) は、DataFrame の 10 番目以降の行を取得します。

練習問題

以下のコードを実行して、結果を説明してください。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

print(df.tail(n=2))

print(df.tail(n=-2))

Pandas DataFrame.tail サンプルコード

基本的な使い方

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# デフォルトで最後の5行を取得
print(df.tail())

# 最後の3行を取得
print(df.tail(3))

# 最初の2行を取得
print(df.tail(n=-2))

   A  B
4  4  9
5  5  10

   A  B
3  3  8
4  4  9
5  5  10

   A  B
0  1  6
1  2  7

列の最後の行を取得

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 列の最後の3行を取得
print(df.tail(n=3, axis=1))

出力結果

   B  C
4  9  d
5  10  e

条件付きで最後の行を取得

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# A列の値が4以上の最後の行を取得
print(df[df['A'] >= 4].tail())

出力結果

   A  B  C
4  4  9  d
5  5  10  e

欠損値を除外して最後の行を取得

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 欠損値を除外して最後の3行を取得
print(df.dropna(axis=0).tail(3))

出力結果

   A  B  C
3  4  9  d
4  5  10  e

インデックスを使って最後の行を取得

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# インデックス3番目以降の最後の2行を取得
print(df.iloc[3:].tail(2))

出力結果

   A  B  C
3  3  8  c
4  4  9  d

これらのサンプルコードは、pandas.DataFrame.tail メソッドの様々な使い方を示しています。これらのサンプルコードを参考に、ご自身のデータ分析に役立ててください。

Pandas DataFrame の末尾を取得する他の方法

スライス

DataFrame をスライスすることで、末尾の行を取得することができます。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 末尾の5行を取得
print(df[-5:])

# 末尾の3行を取得
print(df[-3:])

出力結果

   A  B
0  1  6
1  2  7
2  3  8
3  4  9
4  5  10

   A  B
2  3  8
3  4  9
4  5  10

iloc メソッドを使って、末尾の行を取得することができます。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 末尾の5行を取得
print(df.iloc[-5:])

# 末尾の3行を取得
print(df.iloc[-3:])

出力結果

   A  B
0  1  6
1  2  7
2  3  8
3  4  9
4  5  10

   A  B
2  3  8
3  4  9
4  5  10

iterrows メソッドを使って、末尾の行をループ処理で取得することができます。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 末尾の3行を取得
for i, row in enumerate(df.iterrows()):
    if i >= len(df) - 3:
        print(row)

出力結果

(2, A    3
 B    8
 Name: 2)
(3, A    4
 B    9
 Name: 3)
(4, A    5
 B   10
 Name: 4)

これらの方法は、pandas.DataFrame.tail メソッドと比べて柔軟性に優れています。ただし、コードが冗長になる場合もあります。

pandas.DataFrame.tail メソッドは、DataFrame の末尾を取得する最も簡単な方法です。ただし、より柔軟な方法が必要な場合は、スライス、iloc メソッド、iterrows メソッドなどの他の方法を使用することができます。