データ分析の基本！pandasでwhereとfilterを使ってデータ抽出｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

データ分析では、大量のデータから必要な情報を取り出すことが重要です。そのためには、データ抽出が必要になります。pandasはPythonのライブラリであり、データ分析において広く使われています。pandasには、whereとfilterという機能があり、それぞれ異なる方法でデータの抽出が可能です。

本記事では、pandasを使ったwhereとfilterの使い方について説明します。また、具体的なデータの操作と可視化例を示しながら、pandasを活用した効率的なデータ抽出の方法を紹介します。

whereの使い方：条件に基づいてデータを抽出する方法

whereは、指定した条件を満たすデータのみを抽出するための機能です。whereを使うことで、データのフィルタリングやマスキングが簡単に行えます。whereの基本的な使い方は以下の通りです。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 列Aの値が2以上の行を抽出
result = df.where(df['A'] >= 2)

print(result)

このコードでは、列Aの値が2以上の行のみを抽出しています。whereを使うと、条件に基づいてデータの抽出が可能になります。

whereを使ったデータの操作と可視化例

whereを使ってデータを抽出した後は、そのデータを操作して必要な情報を取り出すことができます。また、可視化することでデータの傾向やパターンを見つけることができます。以下は、whereを使ってデータを抽出し、そのデータを操作して可視化する例です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40]})

# 列Bの値が20以上の行を抽出
result = df.where(df['B'] >= 20)

# 列Aと列Bの値を加算して新しい列を作成
result['C'] = result['A'] + result['B']

# 可視化（折れ線グラフ）
plt.plot(result['A'], result['B'], label='B')
plt.plot(result['A'], result['C'], label='C')
plt.legend()
plt.show()

このコードでは、列Bの値が20以上の行を抽出しています。さらに、列Aと列Bの値を加算して新しい列Cを作成し、可視化しています。このように、whereを使ってデータを抽出し、そのデータを操作して可視化することで、データ分析がより効率的に行えるようになります。

filterの使い方：特定のラベルやインデックスに基づいてデータを抽出する方法

filterは、特定のラベルやインデックスに基づいてデータを抽出するための機能です。filterを使うことで、データの特定の部分だけを抽出することができます。filterの基本的な使い方は以下の通りです。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df = df.set_index('B')

# インデックスがaの行を抽出
result = df.filter(like='a', axis=0)

print(result)

このコードでは、インデックスがaの行を抽出しています。filterを使うことで、特定のラベルやインデックスに基づいてデータを抽出することができます。

filterを使ったデータの操作と可視化例

filterを使ってデータを抽出した後は、そのデータを操作して必要な情報を取り出すことができます。また、可視化することでデータの傾向やパターンを見つけることができます。以下は、filterを使ってデータを抽出し、そのデータを操作して可視化する例です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40]})
df = df.set_index('A')

# インデックスが2の行を抽出
result = df.filter(items=[2], axis=0)

# 列Bの値に10を加算
result['B'] += 10

# 可視化（棒グラフ）
plt.bar(result.index, result['B'])
plt.show()

このコードでは、インデックスが2の行を抽出しています。さらに、列Bの値に10を加算しています。そして、可視化するために、棒グラフを作成しています。このように、filterを使ってデータを抽出し、そのデータを操作して可視化することで、データ分析がより効率的に行えるようになります。