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。
Pandas で月末から1週間前の日付を取得する方法
例えば、今日から1週間後の日付を取得するには、以下のコードを使用できます。このコードは、今日の日付に DateOffset オブジェクトを加算することで、1週間後の日付を取得しています。LastWeekOfMonth は、月末から指定された間隔だけ前の日付を取得する DateOffset オブジェクトです。
Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code の完全ガイド
DateOffset. rule_code 属性は、以下の情報をエンコードします。オフセットの種類: 例えば、'D' は日単位オフセット、'M' は月単位オフセットを表します。オフセットの大きさ: 例えば、'2D' は 2 日後のオフセット、'3M' は 3 ヶ月後のオフセットを表します。
Pandasでタイムスタンプを自在に操る: pandas.tseries.offsets.Second.__call__ のサンプルコード集
Data Offsetsは、特定の時間間隔を表すオブジェクトです。例えば、Secondオフセットは1秒を表し、Dayオフセットは1日を表します。これらのオフセットは、日付や時刻に加算したり減算したりすることで、タイムシリーズデータの操作に役立ちます。
Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.LastWeekOfMonth.apply の使い方
Pandas の Data Offsets は、時間間隔に基づいて日付を操作するための便利なツールです。pandas. tseries. offsets. LastWeekOfMonth は、その中でも特定の月に属する最後の週に関連するオフセットを表します。apply メソッドは、このオフセットを DatetimeIndex や Series などのデータ構造に適用し、各要素に関連する最後の週の日付を計算するために使用されます。
Pythonで会計年度を扱う: pandas.tseries.offsets.FY5253 徹底解説
この解説では、以下の内容について説明します:pandas. tseries. offsets. FY5253の概要FY5253. rollforwardの機能実際のコード例その他の関連情報pandas. tseries. offsets. FY5253は、pandasライブラリのtseries
Pandas.Period.hour のサンプルコード集:様々な時間操作をマスター
pandas. Period. hour は、pandas. Period オブジェクトに含まれる時刻情報のうち、時間に関する属性を取得するためのプロパティです。入出力pandas. Period. hour は、読み取り専用のプロパティであり、書き込みはできません。
Pandas IntervalArray: データ分析の可能性を広げる
pandas. arrays. IntervalArray. length属性は、IntervalArray型オブジェクトの各要素の長さを返します。型pandas. Series型要素各要素は、IntervalArray型オブジェクトの各要素の開始点と終了点の差を表す数値です。
Pandas.mergeによる基本的な結合
on引数で結合する列を指定します。この例では、df_leftとdf_rightのA列で結合しています。how引数で結合方法を指定できます。デフォルトは'inner'で、共通の行のみ出力します。 'outer':すべての行を出力します。 'left':df_leftのすべての行を出力します。 'right':df_rightのすべての行を出力します。
マイクロ秒単位で時系列データを操る! pandas.tseries.offsets.Micro.apply の完全解説
時系列データの分析において、マイクロ秒単位の精度で時間軸を操作したい場合マイクロ秒単位のオフセットを持つタイムスタンプを生成したい場合offsets: マイクロ秒単位のオフセットを表す数値またはTimedelta型オブジェクトオフセットが適用されたTimedelta型オブジェクト
Pandas BYearEnd オフセットで年末を自在に操る: データ分析の強力な武器
pandas. tseries. offsets. BYearEnd. n は、Pandas データ分析ライブラリで提供される DateOffset クラスの一つであり、年末 を基準とした日付オフセットを定義します。これは、特定の日付から n 年後の年末 を計算するために使用されます。