pandas:【基本】列の指定（Select句）

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概要

• データフレームから列を取り出す方法
  ※データの絞り込みではない
• SQL文で言うとSelect句に該当するところ

前提

• pandasの基礎
  • pandas:【基礎】最初に知っておきたいこと
• データフレームの作成
  • pandas:【NumPy配列から】データフレーム作成

サンプルコード

列の取り出し（列名がある場合）

データ作成

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),columns=['a','b','c','d','e'])
print(df)
print(df.shape)

    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
(3, 5)

• 列名のあるデータ
• データフレームのサイズは(3,5)
  • 一番左の列はインデックス列

1列指定

x = df['a']
y = df.a
print(x)
print(x.shape)
print(y)
print(y.shape)

0     0
1     5
2    10
Name: a, dtype: int64
(3,)
0     0
1     5
2    10
Name: a, dtype: int64
(3,)

• 抽出の方法は2つ
  • []内に列名の文字列を指定
  • 「.」に続けて列名を指定
• 1次元なのでSeriesになっている
  • Seriesについては下記参照
    • pandas:【基礎】最初に知っておきたいこと

複数列の指定

z = df[['b','d']] #2つ目
print(z)
print(z.shape)

    b   d
0   1   3
1   6   8
2  11  13
(3, 2)

• 「b」列と「d」列が抽出された
• ['b’,’d’]のようにリスト形式で指定する

列の取り出し（列名がない場合、列番号利用）

データ作成

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5))
print(df)
print(df.shape)

    0   1   2   3   4
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
(3, 5)

• 元のデータフレームは(3,5)のサイズ
  • 一番左の列はインデックス列
  • 列もインデックス列になっている

1列指定

x = df[0]
print(x)
print(x.shape)

0     0
1     5
2    10
Name: 0, dtype: int64
(3,)

• 列のインデックス番号が0のみ抽出された
• 1次元なのでSeriesになっている
  • Seriesについては下記参照
    • pandas:【基礎】最初に知っておきたいこと

複数列の指定

y = df[[1,3]]
print(y)
print(y.shape)

    1   3
0   1   3
1   6   8
2  11  13
(3, 2)

• 列のインデックス番号が1と3が抽出された
• [1,3]のようにリスト形式で指定する