Pandasを使ったデータ抽出法 !条件指定と複数条件｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

Pandasの概要とデータ抽出の重要性

Pandasは、Pythonのデータ解析ライブラリの1つであり、表形式のデータを効率的に扱うことができます。データ抽出は、データ解析の中でも非常に重要な作業の1つであり、Pandasを使ったデータ抽出は、データ解析において必須のスキルと言えます。

基本的なデータ抽出法：列指定と行指定

Pandasを使ったデータ抽出において、最も基本的な方法は、列指定と行指定です。列指定は、データフレームから必要な列だけを取り出す方法であり、行指定は、データフレームから必要な行だけを取り出す方法です。

列指定

列指定は、データフレームの列を指定することで、必要な列のみを取り出すことができます。Pandasでは、列を指定する方法として、列名を指定する方法と、列の位置を指定する方法があります。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 列名を指定して列を取り出す
df_A = df['A']
print(df_A)
# 列の位置を指定して列を取り出す
df_0 = df.iloc[:, 0]
print(df_0)

行指定

行指定は、データフレームの行を指定することで、必要な行のみを取り出すことができます。Pandasでは、行を指定する方法として、行番号を指定する方法と、条件を指定する方法があります。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 行番号を指定して行を取り出す
df_0 = df.iloc[0, :]
print(df_0)
# 条件を指定して行を取り出す
df_cond = df[df['A'] > 1]
print(df_cond)

条件を指定したデータ抽出法

条件を指定したデータ抽出は、Pandasを使ったデータ抽出の中でも非常に重要な方法の1つです。条件を指定することで、データフレームから必要な部分だけを抽出することができます。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 条件を指定してデータを抽出する
df_cond = df[df['A'] > 1]
print(df_cond)

複数条件を用いたデータ抽出法

複数条件を用いたデータ抽出は、条件をより細かく指定することができます。Pandasでは、複数条件を指定する方法として、論理演算子を用いる方法があります。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 複数条件を指定してデータを抽出する
df_cond = df[(df['A'] > 1) & (df['B'] < 6)]
print(df_cond)

Pandasでの複雑な条件指定によるデータ抽出法

Pandasでは、複雑な条件指定によるデータ抽出も可能です。例えば、文字列の一部を含む行を抽出する場合などが挙げられます。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'carrot'], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 文字列の一部を含む行を抽出する
df_cond = df[df['A'].str.contains('a')]
print(df_cond)