Pandas DataFrame の loc プロパティとは?
Pandas DataFrame の loc プロパティ
loc プロパティの仕組み
loc プロパティは、DataFrame の 軸ラベルに基づいてデータにアクセスします。DataFrame には、行と列の両方にラベルがあります。
例:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 35]})
print(df)
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 2 Carol 35
この例では、df
という DataFrame に 2 つの列 (Name
と Age
) と 3 つの行があります。
loc プロパティを使用して、特定の行と列にアクセスできます。
例:
# 'Alice' という名前の行を取得
df.loc['Alice']
# Name Age
# 0 Alice 25
# 'Age' 列を取得
df.loc[:, 'Age']
# 0 25
# 1 30
# 2 35
# 'Alice' という名前の行の 'Age' 列を取得
df.loc['Alice', 'Age']
# 25
loc プロパティの使い方
loc プロパティは、さまざまな方法で使用できます。
ラベルによるアクセス
ラベルを使用して、特定の行と列にアクセスできます。
例:
# 'Bob' という名前の行の 'Age' 列を取得
df.loc['Bob', 'Age']
# 30
# 複数の行と列を取得
df.loc[['Alice', 'Carol'], ['Name', 'Age']]
# Name Age
# 0 Alice 25
# 2 Carol 35
スライスによるアクセス
スライスを使用して、行と列の範囲を選択できます。
例:
# 最初の 2 つの行を取得
df.loc[:2]
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 'Name' 列の最初の 2 つの要素を取得
df.loc[:, 'Name'][:2]
# 0 Alice
# 1 Bob
# 'Alice' と 'Carol' の間の行を取得
df.loc['Alice':'Carol']
# Name Age
# 0 Alice 25
# 2 Carol 35
ブール値配列によるアクセス
ブール値配列を使用して、条件に一致する行を選択します。
例:
# 'Age' が 30 より大きい行を取得
df.loc[df['Age'] > 30]
# Name Age
# 2 Carol 35
loc プロパティには、次のような利点があります。
- 直感的: ラベルを使用してデータにアクセスできるため、コードが読みやすく、理解しやすい。
- 強力: さまざまな方法で使用できるため、データのさまざまなサブセットを選択できる。
- 効率的: Pandas の内部インデックスを使用してデータにアクセスするため、高速で効率的。
loc プロパティは、Pandas DataFrame の重要な機能です。ラベルやスライス、ブール値配列を使用して、特定の行と列にアクセスできます。loc プロパティを使用すると、データの分析と操作が簡単になります。
Pandas DataFrame の loc プロパティを使用したサンプルコード
# 'Alice' という名前の行の 'Age' 列を取得
df.loc['Alice', 'Age']
# 30
# 複数の行と列を取得
df.loc[['Alice', 'Carol'], ['Name', 'Age']]
# Name Age
# 0 Alice 25
# 2 Carol 35
スライスによるアクセス
# 最初の 2 つの行を取得
df.loc[:2]
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 'Name' 列の最初の 2 つの要素を取得
df.loc[:, 'Name'][:2]
# 0 Alice
# 1 Bob
# 'Alice' と 'Carol' の間の行を取得
df.loc['Alice':'Carol']
# Name Age
# 0 Alice 25
# 2 Carol 35
ブール値配列によるアクセス
# 'Age' が 30 より大きい行を取得
df.loc[df['Age'] > 30]
# Name Age
# 2 Carol 35
# 'Name' 列が 'A' で始まる行を取得
df.loc[df['Name'].str.startswith('A')]
# Name Age
# 0 Alice 25
条件付きの値の更新
# 'Age' が 30 より大きい行の 'Age' 列を 10 増加
df.loc[df['Age'] > 30, 'Age'] += 10
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 2 Carol 45
データの追加
# 新しい行を追加
df.loc[3] = {'Name': 'Dave', 'Age': 40}
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 2 Carol 35
# 3 Dave 40
データの削除
# 'Bob' という名前の行を削除
df.drop('Bob', inplace=True)
# Name Age
# 0 Alice 25
# 2 Carol 35
データの型変換
# 'Age' 列を文字列型に変換
df['Age'] = df['Age'].astype('str')
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 2 Carol 35
これらのサンプルコードは、loc プロパティの基本的な使用方法を示しています。loc プロパティは、さまざまな方法で使用できるため、データの分析と操作に非常に役立ちます。
Pandas DataFrame の loc プロパティの代替方法
iloc プロパティは、整数インデックスを使用してデータにアクセスします。loc プロパティよりも高速ですが、ラベルを覚えておく必要があり、コードが読みづらくなる可能性があります。
例:
# 最初の 2 つの行を取得
df.iloc[:2]
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 'Name' 列の最初の 2 つの要素を取得
df.iloc[:, :2]
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
at プロパティは、単一の行と列にアクセスするための効率的な方法です。loc プロパティよりも高速ですが、複数の行や列にアクセスするには使用できません。
例:
# 'Alice' という名前の行の 'Age' 列を取得
df.at['Alice', 'Age']
# 25
# 'Name' 列の最初の要素を取得
df.at[0, 'Name']
# Alice
iterrows() メソッドは、DataFrame の各行を反復処理するための便利な方法です。ただし、loc プロパティよりも速度が遅くなる可能性があります。
例:
for row in df.iterrows():
print(row[0], row[1])
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30
# 2 Carol 35
query() メソッドは、DataFrame をフィルタリングするための便利な方法です。loc プロパティよりも速度が遅くなる可能性がありますが、条件に基づいてデータにアクセスするには便利です。
例:
# 'Age' が 30 より大きい行を取得
df.query('Age > 30')
# Name Age
# 2 Carol 35
mask() メソッドは、条件に基づいてデータを選択するための便利な方法です。loc プロパティよりも速度が遅くなる可能性がありますが、複雑な条件に基づいてデータにアクセスするには便利です。
例:
# 'Name' 列が 'A' で始まる行を取得
df.mask(df['Name'].str.startswith('A'))
# Name Age
# 0 Alice 25
これらの方法は、それぞれ利点と欠点があります。使用する方法は、特定のニーズによって異なります。
loc プロパティは、Pandas DataFrame の特定の行と列にアクセスするための強力なツールです。ただし、他の方法もいくつかあり、状況によってはこれらの方法の方が適している場合があります。
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