Pandas DataFrameで条件に基づく行と列の選択方法

# Pandas DataFrameで条件に基づく行と列の選択方法

PandasはPythonでデータ分析を行う際に不可欠なライブラリの一つです。特にDataFrameオブジェクトは、様々なデータ操作や分析タスクを効率的に行うための強力なツールを提供します。この記事では、PandasのDataFrameで特定の条件を満たす行を選択し、さらに特定の列を抽出する方法について詳しく解説します。

## 条件に基づく行の選択

DataFrameから条件を満たす行を選択する基本的な方法は、ブールインデックスを使用することです。ブールインデックスとは、各行が条件を満たすかどうかをTrueまたはFalseで示すシリーズです。このシリーズをDataFrameに適用することで、条件を満たす行のみを選択できます。

### ステップバイステップの例

以下のDataFrameを例にとります。

```python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'num': [1, 2, 3, 4],
    'price': [50, 120, 80, 150],
    'sugarcontent': [10, 20, 15, 30]
})
```

このDataFrameから`price`列の値が100より大きい行を選択するには、以下のようにします。

```python
selected_rows = df[df['price'] > 100]
```

このコードは、`price`列が100より大きい行に対してTrueとなるブールインデックスを作成し、そのインデックスをDataFrameに適用しています。

## 特定の列の選択

条件を満たす行を選択した後、特定の列を選択することがよくあります。これは、選択した行からさらにデータを絞り込むために行われます。

### 列の選択方法

条件を満たす行を選択したDataFrameに対して、特定の列を選択するには、列名を角括弧`[[]]`で指定します。

```python
result = selected_rows[['num', 'sugarcontent']]
```

このコードは、`selected_rows`から`num`と`sugarcontent`の2列のみを選択しています。

## `loc`メソッドを使用した効率的な選択

`loc`メソッドを使用すると、行と列の選択を同時に行うことができ、より効率的です。

```python
result = df.loc[df['price'] > 100, ['num', 'sugarcontent']]
```

この一行で、`price`列が100より大きい行を選択し、その行から`num`と`sugarcontent`の列を選択しています。

## まとめ

PandasのDataFrameでは、ブールインデックスを使用して特定の条件を満たす行を選択し、さらに特定の列を抽出することができます。`loc`メソッドを使用することで、このプロセスをより効率的に行うことが可能です。これらのテクニックをマスターすることで、データ分析の作業効率を大幅に向上させることができます。


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＋αのお話
### T4 dataframeとseriasをしっかり意識してデータ操作をする。

```
df = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 3, 4],
                   'price': [50, 120, 80, 150],
                   'sugarconntent': [10, 20, 15, 30]})df.head()
```

```

result = df[df['price'] >100][['num', 'sugarconntent']]result
```

[`df = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 3, 4], 'price': [50, 120, 80, 150], 'sugarconntent': [10, 20, 15, 30]})`](vscode-file://vscode-app/Applications/Visual%20Studio%20Code.app/Contents/Resources/app/out/vs/code/electron-sandbox/workbench/workbench.html "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb") で作成されたDataFrameに対して、列を選択する際に単一の角括弧 `[]`を使用することは可能ですが、その挙動は異なります。

* **単一の角括弧 `[]`の使用** : 単一の列名を指定する場合（例：[`df['price']`](vscode-file://vscode-app/Applications/Visual%20Studio%20Code.app/Contents/Resources/app/out/vs/code/electron-sandbox/workbench/workbench.html "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb")）、結果はPandasのSeriesオブジェクトになります。これはDataFrameの単一の列を表す1次元のデータ構造です。複数の列名をリストとして渡す場合（例：`df['num', 'sugarconntent']`）は、構文エラーになります。
* **二重の角括弧 `[[]]`の使用** : 一つまたは複数の列名をリストとして指定する場合（例：`df[['num', 'sugarconntent']]`）、結果は選択された列を含む新しいDataFrameになります。これにより、選択された複数の列が2次元のデータ構造として保持されます。

したがって、単一の列をSeriesとして選択したい場合は `[]`を使用し、一つ以上の列をDataFrameとして選択したい場合は `[[]]`を使用します。この違いは、結果のデータ型（SeriesかDataFrameか）と、複数の列を選択する際の構文の正確さに関連しています。

以下の流れで処理をする。

1. [`df['price'] > 100`](vscode-file://vscode-app/Applications/Visual%20Studio%20Code.app/Contents/Resources/app/out/vs/code/electron-sandbox/workbench/workbench.html "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb"): `'price'` 列の値が100より大きい行に対して真（True）となるブールインデックスを作成します。
2. [`df[df['price'] > 100]`](vscode-file://vscode-app/Applications/Visual%20Studio%20Code.app/Contents/Resources/app/out/vs/code/electron-sandbox/workbench/workbench.html "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb"): ステップ1で得られたブールインデックスを用いて、条件を満たす行のみを含む新しいDataFrameを作成します。
3. `[['num', 'sugarconntent']]`: 条件を満たす行から、`'num'` と `'sugarconntent'` の2列のみを選択します。


[`df[df['price'] > 100][['num', 'sugarconntent']]`](command:_github.copilot.openSymbolFromReferences?%5B%7B%22%24mid%22%3A1%2C%22fsPath%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22path%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22scheme%22%3A%22vscode-notebook-cell%22%2C%22fragment%22%3A%22X23sZmlsZQ%3D%3D%22%7D%2C%7B%22line%22%3A3%2C%22character%22%3A0%7D%5D "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb")の処理と、`loc`メソッドを使用した処理は、基本的に同じ結果を得ることができますが、記述方法と内部的な処理に違いがあります。

#### [`df[df['price'] > 100][['num', 'sugarconntent']]`](command:_github.copilot.openSymbolFromReferences?%5B%7B%22%24mid%22%3A1%2C%22fsPath%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22path%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22scheme%22%3A%22vscode-notebook-cell%22%2C%22fragment%22%3A%22X23sZmlsZQ%3D%3D%22%7D%2C%7B%22line%22%3A3%2C%22character%22%3A0%7D%5D "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb")の処理

1. [`df['price'] > 100`](command:_github.copilot.openSymbolFromReferences?%5B%7B%22%24mid%22%3A1%2C%22fsPath%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22path%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22scheme%22%3A%22vscode-notebook-cell%22%2C%22fragment%22%3A%22X23sZmlsZQ%3D%3D%22%7D%2C%7B%22line%22%3A3%2C%22character%22%3A0%7D%5D "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb"): `'price'`列の値が100より大きい行に対して真（True）となるブールインデックスを作成します。
2. [`df[df['price'] > 100]`](command:_github.copilot.openSymbolFromReferences?%5B%7B%22%24mid%22%3A1%2C%22fsPath%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22path%22%3A%22%2FUsers%2Fkazumamiura%2F2024%2FAI%2Fskillup_py1.ipynb%22%2C%22scheme%22%3A%22vscode-notebook-cell%22%2C%22fragment%22%3A%22X23sZmlsZQ%3D%3D%22%7D%2C%7B%22line%22%3A3%2C%22character%22%3A0%7D%5D "/Users/kazumamiura/2024/AI/skillup_py1.ipynb"): ステップ1で得られたブールインデックスを用いて、条件を満たす行のみを含む新しいDataFrameを作成します。
3. `[['num', 'sugarconntent']]`: 条件を満たす行から、`'num'`と `'sugarconntent'`の2列のみを選択します。

この方法では、まず条件に一致する行を選択し、その結果に対して列を選択しています。2ステップのプロセスです。

#### `loc`メソッドを使用した処理

`loc`メソッドを使用すると、行と列の選択を同時に行うことができます。この方法はより効率的で、コードも簡潔になります。

```python
result = df.loc[df['price'] > 100, ['num', 'sugarconntent']]
```

この一行で、以下の処理が行われます。

1. `df['price'] > 100`: `'price'`列の値が100より大きい行に対して真（True）となるブールインデックスを作成します。
2. `loc[df['price'] > 100, ['num', 'sugarconntent']]`: ステップ1で得られたブールインデックスを用いて条件を満たす行を選択し、同時に `'num'`と `'sugarconntent'`の列を選択します。

#### 処理の違い

- **効率性**: `loc`メソッドを使用する方が、内部的な処理が効率的です。条件に一致する行と必要な列を一度に選択するため、中間DataFrameを生成する必要がありません。
- **可読性**: `loc`メソッドを使用した方が、何をしているのかが一目でわかりやすいです。行と列の選択が一行で行われるため、コードの意図が明確になります。

したがって、行と列を同時に選択する必要がある場合は、`loc`メソッドを使用することが推奨されます。