Pandas Series.isin: データの抽出とフィルタリングを効率的に行う

pandas.Series.isin：複数の条件でデータの抽出とフィルタリングを効率的に行う

pandas.Series.isin は、Series オブジェクト内の値が、指定されたリストや配列に含まれているかどうかを確認するための関数です。複数の条件を効率的に処理し、目的のデータの抽出やフィルタリングを行うことができます。

使い方

pandas.Series.isin の基本的な使い方は以下の通りです。

import pandas as pd

# Series オブジェクトの作成
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b'])

# リストによるフィルタリング
isin_result = s.isin(['a', 'c'])

# 結果の確認
print(isin_result)

# 出力
# 0     True
# 1     False
# 2     True
# 3     True
# 4     False
# dtype: bool

この例では、s オブジェクト内の値が ['a', 'c'] のいずれかに含まれているかどうかを確認しています。結果として、True または False を含む新しい Series オブジェクトが返されます。

オプション

isin 関数には、以下のオプションが利用できます。

• invert：True の場合、条件に一致しない値のみを抽出します。
• na_value：NaN 値の扱い方を指定します。

例

# オプションの例

# 条件に一致しない値のみを抽出
isin_result = s.isin(['a', 'c'], invert=True)

# NaN 値を True とみなす
isin_result = s.isin(['a', 'c'], na_value=True)

応用例

isin 関数は、以下のようなさまざまなデータ分析タスクに役立ちます。

• 特定の値を含むデータの抽出
• 複数の条件に基づいてデータをフィルタリング
• 重複データの検出
• カテゴリカルデータの分析

pandas.Series.isin は、複数の条件でデータの抽出とフィルタリングを効率的に行うための強力なツールです。オプションを活用することで、より柔軟なデータ分析が可能になります。

補足

• isin 関数は、numpy.isin 関数と同様の機能を提供します。
• isin 関数は、オブジェクト型のデータにも使用できます。

pandas.Series.isin サンプルコード集

特定の値を含むデータの抽出

import pandas as pd

# Series オブジェクトの作成
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b'])

# 特定の値を含むデータの抽出
isin_result = s.isin(['a', 'c'])

# 結果の確認
print(isin_result)

# 出力
# 0     True
# 1     False
# 2     True
# 3     True
# 4     False
# dtype: bool

複数の条件に基づいてデータをフィルタリング

# 複数の条件に基づいてデータをフィルタリング

# 条件リストの作成
conditions = [['a', 'b'], ['c', 'd']]

# 複数の条件に合致するデータの抽出
isin_result = s.isin(conditions)

# 結果の確認
print(isin_result)

# 出力
# 0     True
# 1     False
# 2     False
# 3     True
# 4     False
# dtype: bool

オプションの利用

# オプションの利用

# 条件に一致しない値のみを抽出
isin_result = s.isin(['a', 'c'], invert=True)

# NaN 値を True とみなす
isin_result = s.isin(['a', 'c'], na_value=True)

データフレームへの適用

# データフレームへの適用

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 特定の値を含むデータの抽出
isin_result = df['col1'].isin(['a', 'c'])

# 結果の確認
print(df[isin_result])

# 出力
#   col1  col2
# 0     a     1
# 2     c     3
# 3     a     4

重複データの検出

# 重複データの検出

# 重複データの抽出
duplicates = s[s.duplicated()]

# 結果の確認
print(duplicates)

# 出力
# 0     a
# 3     a
# dtype: object

カテゴリカルデータの分析

# カテゴリカルデータの分析

# カテゴリカル型への変換
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], dtype='category')

# カテゴリごとのデータ件数を集計
value_counts = s.value_counts()

# 結果の確認
print(value_counts)

# 出力
# a    2
# b    2
# c    1
# dtype: int64

文字列の比較

# 文字列の比較

# Series オブジェクトの作成
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'apple'])

# 部分一致
isin_result = s.str.contains('apple')

# 結果の確認
print(isin_result)

# 出力
# 0     True
# 1    False
# 2    False
# 3     True
# dtype: bool

正規表現の利用

# 正規表現の利用

# Series オブジェクトの作成
s = pd.Series(['apple123', 'banana456', 'cherry789'])

# 正規表現による抽出
isin_result = s.str.match('[a-z]+[0-9]+')

# 結果の確認
print(isin_result)

# 出力
# 0     True
# 1     True
# 2     True
# dtype: bool

pandas.Series.isin 以外の方法

比較演算子と loc 属性

import pandas as pd

# Series オブジェクトの作成
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b'])

# 比較演算子による条件指定
condition = s == 'a'

# 条件に合致するデータの抽出
filtered_s = s[condition]

# 結果の確認
print(filtered_s)

# 出力
# 0     a
# 3     a
# dtype: object

numpy.where 関数

# numpy.where 関数による抽出

# 条件リストの作成
conditions = [s == 'a', s == 'c']

# 条件に合致する値の抽出
filtered_values = np.where(conditions, s, np.nan)

# 結果の確認
print(filtered_values)

# 出力
# array(['a', nan, 'c', 'a', nan], dtype=object)

list comprehension

# list comprehension による抽出

# 条件リストの作成
conditions = [s == 'a', s == 'c']

# 条件に合致するデータの抽出
filtered_s = [value for value, condition in zip(s, conditions) if condition]

# 結果の確認
print(filtered_s)

# 出力
# ['a', 'c', 'a']

自作関数

# 自作関数による抽出

def my_filter(s, conditions):
  """
  複数の条件に基づいてデータを抽出する関数

  Args:
    s: Series オブジェクト
    conditions: 条件リスト

  Returns:
    条件に合致するデータ
  """

  filtered_values = []
  for value, condition in zip(s, conditions):
    if condition:
      filtered_values.append(value)
  return filtered_values

# 抽出
filtered_s = my_filter(s, conditions)

# 結果の確認
print(filtered_s)

# 出力
# ['a', 'c', 'a']

どの方法を使うべきかは、データ量、条件の複雑さ、処理速度などの要件によって異なります。

• データ量が少なく、条件も単純な場合は、比較演算子と loc 属性を使うのが最も簡単です。
• データ量が大きかったり、条件が複雑な場合は、pandas.Series.isin を使うのが効率的です。
• 処理速度が重要な場合は、numpy.where 関数を使うのが良いでしょう。
• 柔軟な方法で条件を設定したい場合は、自作関数を使うことができます。

pandas.Series.isin は、複数の条件でデータの抽出とフィルタリングを行うための強力な関数です。しかし、状況によっては他の方法の方が適している場合があります。それぞれの方法の特徴を理解して、適切な方法を選択することが重要です。