pandas:【~（チルダ）】否定条件での行抽出

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はじめに

ここで説明していること

• 行データ抽出方法
• 否定の条件指定（～以外、～でない、～を含まない）

前提

• データフレーム作成
  • pandas:【NumPy配列から】データフレーム作成
• 列名の指定方法
  • pandas:【基本】列の指定（Select句）
  • ここでは「df['a’]」のパターンを利用
• boolインデックス参照
  • pandas:【行選択の基本】ブールインデックス参照
• isin
  • pandas:【isin,isnull】条件付き行の抽出方法

サンプルコード

データ作成

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,100,(5,4)), columns=['p','q','r','s'])
print(df)
print(df.shape)

    p   q   r   s
0  18  34  77  97
1  89  58  20  62
2  63  76  24  44
3  34  25  70  68
4  26  19  96  12
(5, 4)

• (5,4)サイズのデータを作成
• 列名はp,q,r,s
• この後、ある列のデータを条件に行を抽出

～に一致しない、～以外

boolインデックスを作成

arr = df['p'] != 63
print(arr)

0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
Name: p, dtype: bool

• p列が63以外の行がTrueになっている

データ抽出結果

a = df[arr]
print(a)
print(a.shape)

    p   q   r   s
0  18  34  77  97
1  89  58  20  62
3  34  25  70  68
4  26  19  96  12
(4, 4)

• インデックス番号0,1,3,4が抽出された

～ではない

boolインデックスを作成

arr = ~(df['q'] == 25)
print(arr)

0     True
1     True
2     True
3    False
4     True
Name: q, dtype: bool

• インデックス番号3がq列25になっている
• df['q’] == 25なら
  • インデックス番号3がTrue
• ~(df['q’] == 25)
  • 「~」で否定
  • インデックス番号3以外がTrue

データ抽出結果

b = df[arr]
print(b)
print(b.shape)

    p   q   r   s
0  18  34  77  97
1  89  58  20  62
2  63  76  24  44
4  26  19  96  12
(4, 4)

• インデックス番号0,1,2,4が抽出された

～を含まない（not in）

boolインデックスを作成

arr = ~(df['r'].isin([20,77,96]))
print(arr)

0    False
1    False
2     True
3     True
4    False
Name: r, dtype: bool

• [20,77,96]
  • 行抽出結果に含みたくないものをリスト指定
  • 指定にはisinを利用する
• df['r’].isin([20,77,96])なら
  • インデックス番号0,1,4がTrue
• ~(df['r’].isin([20,77,96]))
  • 「~」で否定
  • インデックス番号2,3がTrue

データ抽出結果

c = df[arr]
print(c)
print(c.shape)

    p   q   r   s
2  63  76  24  44
3  34  25  70  68
(2, 4)

• インデックス番号2,3が抽出された