Pandas DataFrameのqueryとisinメソッドの基本的な使い方
PandasのDataFrameでは、特定の条件を満たすデータを抽出するためにqueryメソッドを使用します。さらに、isinメソッドと組み合わせることで、特定の値を持つデータを効率的に抽出することができます。
まず、以下のようなDataFrameを作成します。
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
'age': [25, 32, 18, 21, 35],
'city': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto', 'Hokkaido', 'Tokyo']
}
df = pd.DataFrame(data)
このDataFrameから、’age’が30以上のデータを抽出するには、queryメソッドを使用します。
df.query('age >= 30')
次に、’city’が’Tokyo’または’Osaka’のデータを抽出するには、isinメソッドを使用します。
df[df['city'].isin(['Tokyo', 'Osaka'])]
これらのメソッドを組み合わせることで、’age’が30以上かつ’city’が’Tokyo’または’Osaka’のデータを抽出することができます。
df.query('age >= 30')[df['city'].isin(['Tokyo', 'Osaka'])]
このように、Pandasのqueryメソッドとisinメソッドを組み合わせることで、複雑な条件を満たすデータを効率的に抽出することができます。これらのメソッドを理解し、活用することで、データ分析の幅が広がります。
queryとisinメソッドの組み合わせによるデータフィルタリング
Pandasのqueryメソッドとisinメソッドを組み合わせることで、複数の条件を満たすデータを効率的にフィルタリングすることができます。以下に具体的な例を示します。
まず、以下のようなDataFrameを作成します。
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
'age': [25, 32, 18, 21, 35],
'city': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto', 'Hokkaido', 'Tokyo']
}
df = pd.DataFrame(data)
このDataFrameから、’age’が20以上30以下で、かつ’city’が’Tokyo’または’Osaka’のデータを抽出するには、以下のようにqueryメソッドとisinメソッドを組み合わせます。
df.query('20 <= age <= 30 and city in ["Tokyo", "Osaka"]')
このコードは、’age’が20以上30以下であるデータを抽出し、その中からさらに’city’が’Tokyo’または’Osaka’であるデータを抽出します。
このように、queryメソッドとisinメソッドを組み合わせることで、複数の条件を満たすデータを効率的にフィルタリングすることができます。これらのメソッドを理解し、活用することで、データ分析の幅が広がります。このテクニックは、大量のデータを扱うデータ分析の現場で非常に役立ちます。次のセクションでは、これらのメソッドを使った実践的な例を見ていきましょう。
queryとisinメソッドを使った実践的な例
ここでは、実際のデータセットを用いて、queryメソッドとisinメソッドを使ったデータフィルタリングの例を見ていきましょう。
以下のようなデータセットを考えます。
import pandas as pd
data = {
'product': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry', 'fig', 'grape'],
'price': [100, 50, 300, 150, 500, 200, 250],
'store': ['Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto', 'Hokkaido', 'Tokyo', 'Osaka', 'Kyoto']
}
df = pd.DataFrame(data)
このデータセットから、’price’が200以上で、かつ’store’が’Tokyo’または’Osaka’の商品を抽出するには、以下のようにqueryメソッドとisinメソッドを組み合わせます。
df.query('price >= 200 and store in ["Tokyo", "Osaka"]')
このコードは、’price’が200以上である商品を抽出し、その中からさらに’store’が’Tokyo’または’Osaka’である商品を抽出します。
このように、queryメソッドとisinメソッドを組み合わせることで、複数の条件を満たすデータを効率的にフィルタリングすることができます。これらのメソッドを理解し、活用することで、データ分析の幅が広がります。このテクニックは、大量のデータを扱うデータ分析の現場で非常に役立ちます。次のセクションでは、これらのメソッドを使った実践的な例を見ていきましょう。