2022-11-11

Pandasデータフレームのインデックスとスライス

はじめに

Pandasは、Pythonでのデータ分析や操作において強力なライブラリです。Pandasの主要な機能の1つであるインデックスは、ユーザーがDataFrame内の特定の要素にアクセスして操作することを可能にします。Pandasには、ラベルベースのインデックス.loc、位置ベースのインデックス.iloc、ブールインデックス、そしてMultiIndexを使用した階層的なインデックスなど、さまざまなインデックス技術があります。

インデックスに加えて、スライシングはDataFrameの一部を行または列の範囲を指定して抽出することができる、Pandasのもう1つの重要な技術です。

この記事では、Pandas DataFramesにおけるインデックスとスライシングについて紹介します。

Pandasデータフレームのインデックス

Pandasのインデックスにより、DataFrame内の特定の要素にアクセスし、操作することができます。Pandasでは、インデックス付けのためのさまざまなテクニックがあり、これらのメソッドを理解することで、DataFramesのポテンシャルを引き出すことができます。

ラベルベースのインデックス: .loc

Pandasは、ラベルベースのインデックスのための.loc属性を提供しています。このメソッドを使用すると、行と列にラベル（つまり、インデックスと列名）を使用してアクセスすることができます。構文は以下のようになります。

df.loc[row_label, column_label]

ここで、dfはDataFrameを、row_labelはアクセスしたい行のインデックスラベルを、column_labelは列のラベルを表します。また、.locをスライスと共に使用して、複数の行または列を選択することもできます。

python

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])

# Select a single value
result = df.loc['row1', 'A']  # Output: 1

# Select a single row
result = df.loc['row1', :]  # Output: A    1
                             #         B    4
                             #         C    7

# Select multiple rows and columns
result = df.loc[['row1', 'row2'], ['A', 'C']]  # Output:       A  C
                                               #         row1  1  7
                                               #         row2  2  8

位置ベースのインデックス: .iloc

.iloc属性は、位置ベースのインデックス付けに使用されます。これにより、整数のインデックス位置を使用してDataFrame内の要素にアクセスすることができます。.ilocの構文は以下のようになります。

df.iloc[row_position, column_position]

ここで、row_positionとcolumn_positionは、アクセスしたい行と列の整数のインデックス位置を表します。.locと同様に、.ilocでもスライスを使用して複数の行または列を選択できます。

python

# Select a single value
result = df.iloc[0, 0]  # Output: 1

# Select a single row
result = df.iloc[0, :]  # Output: A    1
                         #         B    4
                         #         C    7

# Select multiple rows and columns
result = df.iloc[[0, 1], [0, 2]]  # Output:       A  C
                                  #         row1  1  7
                                  #         row2  2  8

ブール配列によるインデックス

ブール配列を使用して、特定の条件に基づいて行または列をフィルタリングすることができます。この方法は、ブールインデックスまたはマスキングとも呼ばれます。構文は以下のようになります。

df[boolean_array]

ここで、boolean_arrayはTrueとFalseの値を持つ配列であり、アクセスしたい行または列に対応します。

python

# Select rows where column 'A' is greater than 1
mask = df['A'] > 1
result = df[mask]  # Output:       A  B  C
                   #         row2  2  5  8
                   #         row3  3  6  9

階層的インデックス: MultiIndex

Pandasは、行と列の両方に複数のレベルのインデックスラベルを持つことができる階層的なインデックス付けをサポートしています。MultiIndexオブジェクトを使用して、階層的なインデックスを作成および操作することができます。MultiIndex DataFrameを作成するための構文は以下のとおりです。

df_multi = pd.DataFrame(data, index=pd.MultiIndex.from_tuples(index_tuples), columns=column_labels)

ここで、index_tuplesは階層的なインデックスラベルを含むタプルを表し、column_labelsは列のラベルを表します。

python

import pandas as pd

data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
index_tuples = [('A', 'x'), ('A', 'y'), ('B', 'x'), ('B', 'y')]
column_labels = ['col1', 'col2']

df_multi = pd.DataFrame(data, index=pd.MultiIndex.from_tuples(index_tuples), columns=column_labels)

# Output:
#      col1  col2
# A x     1     2
#   y     3     4
# B x     5     6
#   y     7     8

MultiIndex DataFrame内のデータにアクセスするには、複数のラベルを使用して.locを使用できます。

python

# Select a single value
result = df_multi.loc[('A', 'x'), 'col1']  # Output: 1

# Select a single row
result = df_multi.loc[('A', 'x'), :]  # Output: col1    1
                                      #         col2    2

# Select multiple rows and columns
result = df_multi.loc[(slice('A', 'B'), slice('x', 'y')), ['col1']]
# Output:
#      col1
# A x     1
#   y     3
# B x     5
#   y     7

Pandas DataFramesでのスライシング

スライシングは、DataFrame内の範囲を指定して一部を抽出するテクニックです。この章では、様々なスライシング方法とそのアプリケーションについて紹介します。

行のスライシング

行のスライシングを使用すると、インデックスラベルまたは位置に基づいてDataFrame内の一連の連続した行を選択できます。.loc属性を使用すると、ラベルベースのスライシングを、.iloc属性を使用すると位置ベースのスライシングを行うことができます。行スライシングの構文は以下のとおりです。

python

# Label-based slicing
df.loc[start_label:end_label]

# Position-based slicing
df.iloc[start_position:end_position]

ラベルベースのスライシング（.loc）では、開始値と終了値の両方が含まれ、位置ベースのスライシング（.iloc）では、終了値は含まれません。

python

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])

# Label-based slicing
result = df.loc['row1':'row2']  # Output:       A  B  C
                                #         row1  1  4  7
                                #         row2  2  5  8

# Position-based slicing
result = df.iloc[0:2]  # Output:       A  B  C
                       #         row1  1  4  7
                       #         row2  2  5  8

列のスライシング

列のスライシングを使用すると、ラベルまたは位置に基づいてDataFrame内の連続する列を選択できます。.loc属性を使用すると、ラベルベースのスライシングを、.iloc属性を使用すると位置ベースのスライシングを行うことができます。列スライシングの構文は以下のとおりです。

python

# Label-based slicing
df.loc[:, start_label:end_label]

# Position-based slicing
df.iloc[:, start_position:end_position]

行スライシングと同様に、ラベルベースのスライシング（.loc）では開始値と終了値が含まれ、位置ベースのスライシング（.iloc）では終了値は含まれません。

python

# Label-based slicing
result = df.loc[:, 'A':'B']  # Output:       A  B
                             #         row1  1  4
                             #         row2  2  5
                             #         row3  3  6

# Position-based slicing
result = df.iloc[:, 0:2]  # Output:       A  B
                          #         row1  1  4
                          #         row2  2  5
                          #         row3  3  6

行と列の混合スライシング

場合によっては、行と列の両方を同時にスライスしたい場合があります。.locまたは.iloc属性を使用して、行スライシングと列スライシングのテクニックを組み合わせることでこれを実現できます。

python

# Label-based slicing
result = df.loc['row1':'row2', 'A':'B']  # Output:       A  B
                                         #         row1  1  4
                                         #         row2  2  5

# Position-based slicing
result = df.iloc[0:2, 0:2]  # Output:       A  B
                            #         row1  1  4
                            #         row2  2  5