Pandas Seriesの要素取り出し:takeメソッド vs []演算子 vs iloc属性 vs loc属性
pandas.Series.take:位置に基づいて要素を取り出す
使い方
Series.take
の使い方は以下の通りです。
series.take(indices)
series
: 要素を取り出す対象となるSeries
オブジェクトindices
: 取り出す要素のインデックスを指定するリスト、配列、またはSeries
オブジェクト
例
以下の例では、Series
オブジェクトから、3 番目、0 番目、2 番目の要素を取り出しています。
import pandas as pd
# Seriesの作成
series = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
# 3 番目、0 番目、2 番目の要素を取り出す
indices = [3, 0, 2]
result = series.take(indices)
# 結果
# 0 d
# 1 a
# 2 c
# dtype: object
オプション引数
Series.take
には、以下のオプション引数があります。
axis
: 取り出す軸を指定します。デフォルトは0
で、行方向に要素を取り出します。fill_value
: 取り出す要素が存在しない場合に、代わりに挿入する値を指定します。デフォルトはNone
で、何も挿入されません。allow_duplicates
: インデックスに重複がある場合に、重複した要素をどのように扱うかを指定します。デフォルトはFalse
で、重複した要素はエラーになります。
応用例
- 特定の条件を満たす要素を取り出す
- ランダムに要素を取り出す
- データの並べ替え
pandas.Series.take のサンプルコード
特定の条件を満たす要素を取り出す
import pandas as pd
# Seriesの作成
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 3 より大きい要素を取り出す
indices = series[series > 3].index
result = series.take(indices)
# 結果
# 3 4
# 4 5
# dtype: int64
ランダムに要素を取り出す
import random
# Seriesの作成
series = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
# ランダムに3つの要素を取り出す
indices = random.sample(range(len(series)), 3)
result = series.take(indices)
# 結果
# 0 c
# 2 e
# 4 a
# dtype: object
データの並べ替え
import pandas as pd
# Seriesの作成
series = pd.Series([5, 2, 3, 1, 4])
# ソート後のインデックスを取得
indices = series.sort_values().index
# ソートされたSeriesを取得
result = series.take(indices)
# 結果
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 4
# 4 5
# dtype: int64
pandas.Series.take 以外の方法
[] 演算子
リストや配列と同様に、[]
演算子を使用して、Series
オブジェクトから要素を取り出すことができます。
import pandas as pd
# Seriesの作成
series = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
# 3 番目、0 番目、2 番目の要素を取り出す
indices = [3, 0, 2]
result = series[indices]
# 結果
# 0 d
# 1 a
# 2 c
# dtype: object
ただし、[]
演算子は、スライス操作には対応していないため、複数の要素を連続して取り出す場合は不便です。
iloc
属性を使用すると、インデックス番号に基づいて要素を取り出すことができます。
# 3 番目、0 番目、2 番目の要素を取り出す
result = series.iloc[3, 0, 2]
# 結果
# 'd'
ただし、iloc
属性は、ラベルに基づいた要素の取り出しには対応していないため、ラベルに基づいて要素を取り出す場合は不便です。
loc
属性を使用すると、ラベルに基づいて要素を取り出すことができます。
# 'c'、'a'、'e' に対応する要素を取り出す
labels = ['c', 'a', 'e']
result = series.loc[labels]
# 結果
# c c
# a a
# e e
# dtype: object
ただし、loc
属性は、スライス操作には対応していないため、複数の要素を連続して取り出す場合は不便です。
Series
オブジェクトから位置に基づいて要素を取り出す方法は、いくつかあります。それぞれの特徴を理解して、状況に応じて使い分けることが重要です。
方法 | 特徴 | メリット | デメリット |
---|---|---|---|
Series.take | インデックス番号またはラベルに基づいて要素を取り出すことができる | 柔軟性が高い | 少し複雑 |
[] 演算子 | インデックス番号に基づいて要素を取り出すことができる | シンプル | スライス操作に対応していない |
iloc 属性 | インデックス番号に基づいて要素を取り出すことができる | 高速 | ラベルに基づいた要素の取り出しに対応していない |
loc 属性 | ラベルに基づいて要素を取り出すことができる | わかりやすい | スライス操作に対応していない |
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