Pandas DataFrame は、ラベル付きの軸 (行と列) を備えた 2 次元のサイズ可変の、潜在的に異種混合の表形式のデータ構造です。算術演算は行ラベルと列ラベルの両方に配置されます。これは、Series オブジェクトの dict のようなコンテナーと考えることができます。これは、 パンダ 。
Pandas DataFrame loc[] 構文
パンダ データフレーム.loc 属性は、ラベルまたは指定されたブール配列によって行と列のグループにアクセスします。 パンダのデータフレーム 。
構文： データフレーム.loc
パラメータ: なし
戻り値 ： スカラー、シリーズ、データフレーム
Pandas DataFrame loc プロパティ
以下に、Pandas DataFrame loc[] を使用できる例をいくつか示します。
例 1: loc[] を使用してラベルによって単一の行と列を選択する
DataFrame.loc 属性を使用して、指定されたセル内の特定のセルにアクセスします。 パンダのデータフレーム インデックスと列ラベルを使用します。次に、loc[] を使用してラベルによって単一の行と列を選択します。
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df>=> pd.DataFrame({>'Weight'>: [>45>,>88>,>56>,>15>,>71>],> >'Name'>: [>'Sam'>,>'Andrea'>,>'Alex'>,>'Robin'>,>'Kia'>],> >'Age'>: [>14>,>25>,>55>,>8>,>21>]})> # Create the index> index_>=> [>'Row_1'>,>'Row_2'>,>'Row_3'>,>'Row_4'>,>'Row_5'>]> # Set the index> df.index>=> index_> # Print the DataFrame> print>(>'Original DataFrame:'>)> print>(df)> # Corrected selection using loc for a specific cell> result>=> df.loc[>'Row_2'>,>'Name'>]> # Print the result> print>(>'
Selected Value at Row_2, Column 'Name':'>)> print>(result)> |
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出力
Original DataFrame: Weight Name Age Row_1 45 Sam 14 Row_2 88 Andrea 25 Row_3 56 Alex 55 Row_4 15 Robin 8 Row_5 71 Kia 21 Selected Value at Row_2, Column 'Name': Andrea>
例 2: 複数の行と列を選択する
DataFrame.loc 属性を使用して、指定された Dataframe 内の 2 つの列を返し、以下の例のように複数の行と列を選択します。
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df>=> pd.DataFrame({>'A'>:[>12>,>4>,>5>,>None>,>1>],> >'B'>:[>7>,>2>,>54>,>3>,>None>],> >'C'>:[>20>,>16>,>11>,>3>,>8>],> >'D'>:[>14>,>3>,>None>,>2>,>6>]})> # Create the index> index_>=> [>'Row_1'>,>'Row_2'>,>'Row_3'>,>'Row_4'>,>'Row_5'>]> # Set the index> df.index>=> index_> # Print the DataFrame> print>(>'Original DataFrame:'>)> print>(df)> # Corrected column names ('A' and 'D') in the result> result>=> df.loc[:, [>'A'>,>'D'>]]> # Print the result> print>(>'
Selected Columns 'A' and 'D':'>)> print>(result)> |
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出力
Original DataFrame: A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Selected Columns 'A' and 'D': A D Row_1 12.0 14.0 Row_2 4.0 3.0 Row_3 5.0 NaN Row_4 NaN 2.0 Row_5 1.0 6.0>
例 3: 2 つの行または列の間で選択する
この例では、「df」という名前のパンダ データフレームを作成し、カスタム行インデックスを設定してから、loc>「Row_2」から「Row_4」までの行と列「B」から「D」を選択するためのアクセサー。選択した行と列が印刷され、ラベルベースのインデックス作成の使用例が示されます。loc>。
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>12>,>4>,>5>,>None>,>1>],> >'B'>: [>7>,>2>,>54>,>3>,>None>],> >'C'>: [>20>,>16>,>11>,>3>,>8>],> >'D'>: [>14>,>3>,>None>,>2>,>6>]})> # Create the index> index_>=> [>'Row_1'>,>'Row_2'>,>'Row_3'>,>'Row_4'>,>'Row_5'>]> # Set the index> df.index>=> index_> # Print the original DataFrame> print>(>'Original DataFrame:'>)> print>(df)> # Select Rows Between 'Row_2' and 'Row_4'> selected_rows>=> df.loc[>'Row_2'>:>'Row_4'>]> print>(>'
Selected Rows:'>)> print>(selected_rows)> # Select Columns 'B' through 'D'> selected_columns>=> df.loc[:,>'B'>:>'D'>]> print>(>'
Selected Columns:'>)> print>(selected_columns)> |
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出力
Original DataFrame: A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Selected Rows: A B C D Row_2 4 2 16 3.0 Row_3 5 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Selected Columns: B C D Row_1 7 20 14.0 Row_2 2 16 3.0 Row_3 54 11 NaN Row_4 3 3 2.0 Row_5 NaN 8 6.0>
例 4: 代替行または列の選択
この例では、「df」という名前のパンダ データフレームを作成し、カスタム行インデックスを設定してから、iloc>代替行 (2 行ごと) と代替列 (2 列ごと) を選択するためのアクセサー。結果の選択結果が印刷され、整数ベースのインデックス付けの使用方法が示されます。iloc>。
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>12>,>4>,>5>,>None>,>1>],> >'B'>: [>7>,>2>,>54>,>3>,>None>],> >'C'>: [>20>,>16>,>11>,>3>,>8>],> >'D'>: [>14>,>3>,>None>,>2>,>6>]})> # Create the index> index_>=> [>'Row_1'>,>'Row_2'>,>'Row_3'>,>'Row_4'>,>'Row_5'>]> # Set the index> df.index>=> index_> # Print the original DataFrame> print>(>'Original DataFrame:'>)> print>(df)> # Select Alternate Rows> alternate_rows>=> df.iloc[::>2>]> print>(>'
Alternate Rows:'>)> print>(alternate_rows)> # Select Alternate Columns> alternate_columns>=> df.iloc[:, ::>2>]> print>(>'
Alternate Columns:'>)> print>(alternate_columns)> |
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出力
Original DataFrame: A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Alternate Rows: A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Alternate Columns: A C Row_1 12.0 20 Row_2 4.0 16 Row_3 5.0 11 Row_4 NaN 3 Row_5 1.0 8>
例 5: Pandas loc での条件の使用
この例では、「df」という名前のパンダ データフレームを作成し、カスタム行インデックスを設定し、loc>条件に基づいて行を選択するアクセサー。これは、列「A」の値が 5 より大きい行を選択することと、列「B」が NULL ではない行を選択することを示しています。結果の選択結果が印刷され、条件付きフィルターの使用方法が示されます。loc>。
Python3
# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>12>,>4>,>5>,>None>,>1>],> >'B'>: [>7>,>2>,>54>,>3>,>None>],> >'C'>: [>20>,>16>,>11>,>3>,>8>],> >'D'>: [>14>,>3>,>None>,>2>,>6>]})> # Create the index> index_>=> [>'Row_1'>,>'Row_2'>,>'Row_3'>,>'Row_4'>,>'Row_5'>]> # Set the index> df.index>=> index_> # Print the original DataFrame> print>(>'Original DataFrame:'>)> print>(df)> # Using Conditions with loc> # Example: Select rows where column 'A' is greater than 5> selected_rows>=> df.loc[df[>'A'>]>>>5>]> print>(>'
Rows where column 'A' is greater than 5:'>)> print>(selected_rows)> # Example: Select rows where column 'B' is not null> non_null_rows>=> df.loc[df[>'B'>].notnull()]> print>(>'
Rows where column 'B' is not null:'>)> print>(non_null_rows)> |
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出力
否定離散数学
Original DataFrame: A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Rows where column 'A' is greater than 5: A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Rows where column 'B' is not null: A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0>