PythonのライブラリPandasでの要素取得の書き方を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonのライブラリPandasでの要素取得の書き方について解説しています。Pandasはデータ処理のライブラリになります。機械学習や深層学習の精度に影響するのはインプットするデータの質です。今回は分析業務で頻出の基礎について解説します。
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PythonのライブラリPandasでの要素取得の書き方について解説します。
そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
ライブラリPandasでの要素取得の書き方について詳しく説明していくね！
お願いします！
ライブラリPandasのDataFrame
Pandasでは1次元配列のSeries、2次元配列のDataFrame、(あまり使うことはないですが)3次元配列のPanelでデータを扱います。
DataFrameとはわかりやすく言うと、Excelのような行と列の組み合わせでできているデータのことです。
ライブラリPandasのDataFrameの要素取得のための属性(loc, iloc, at iat, ix など)
前述のとおり、行と列の組み合わせでデータが構成されているので、欲しいデータを取得するためには「n行目のm列目の値が欲しい」などのように指定をする必要があります。 ここでは要素取得の方法(属性)をいくつか説明します。
loc
行ラベル、列ラベルで要素を指定します。’:’と組み合わせることで、行全体や列全体、指定範囲の行や列のデータを取得できます。
iloc
行番号、列番号で要素を指定します。’:’と組み合わせることで、行全体や列全体、指定範囲の行や列のデータを取得できます。
at, iat
atは行ラベルと列ラベルで、iatは行番号と列番号で要素を指定します。loc、ilocとの違いは複数要素を取得できないことです。
ix
行番号、列番号で要素を指定します。’:’と組み合わせることで、行全体や列全体、指定範囲の行や列のデータを取得できます。 ※Pandas v0.20.0以降では非推奨となっているため、できるだけ使わない方が良いでしょう。
要素取得のための各属性（loc,iloc,at iat,ixなど）の比較
- 指定方法
- ラベルで指定: `loc`、`at`
- 番号で指定: `iloc`、`iat`、`ix`
- 取得要素数
- 単一: `at`、`iat`
- 複数: `loc`、`iloc`、`ix`
要素取得のための各属性（loc,iloc,at iat,ixなど）の書き方
loc
単一の要素を取得 df.loc[“label_row”, “label_col”]
行全体を取得 df.loc[“label_row”]、もしくは df.loc[“label_row”, :]
列全体を取得 df.loc[:, “label_col”]
指定範囲の要素を取得 df.loc[“label_row_a”:”label_row_b”, “label_col_a”:”label_col_b”]
iloc
単一の要素を取得 df.loc[0, 1]
行全体を取得 df.loc[0]、もしくは df.loc[0, :]
列全体を取得 df.loc[:, 1]
指定範囲の要素を取得 df.loc[0:2, 1:3]
at iat
at df.at[“label_row”, “label_col”] iat df.iat[0, 1]
ix
単一の要素を取得 df.ix[0, 1]
行全体を取得 df.ix[0]、もしくは df.ix[0, :]
列全体を取得 df.ix[:, 1]
指定範囲の要素を取得 df.ix[0:2, 1:3]
実際に書いてみよう
サンプルコード
Pandasのimport、データ準備
import pandas as pd from pandas
import DataFrame
df = DataFrame({"name": ["Aki", "Ben", "Chris"], "age": [19, 25, 33], "height": [142, 185, 161], "score": [97, 85, 77]}, index=["a", "b", "c"])
以下のデータを使って要素取得を試してみましょう。
| name | age | height | score | |
|---|---|---|---|---|
| a | Aki | 19 | 142 | 97 |
| b | Ben | 25 | 185 | 85 |
| c | Chris | 33 | 161 | 77 |
| height | score | |
|---|---|---|
| a | 142 | 97 |
| b | 185 | 85 |
iloc
“b”行の”height”を取得 df.loc[1, 2]
全行の”height”を取得 df.loc[:, 2]
“b”行の全データを取得 df.loc[1]
“a”行から”b”行の、”height”,”score”を取得 df.loc[0:2, 2:4]
※locと異なり、欲しいデータの次の行番号や列番号を終端として指定する必要があるので注意しましょう。
at iat
“a”行の”name”を取得 df.at[“a”, “name”] df.iat[0, 0]
ix
“b”行の”height”を取得 df.ix[1, 2]
全行の”height”を取得 df.ix[:, 2]
“b”行の全データを取得 df.ix[1]
“a”行から”b”行の、”height”,”score”を取得 df.ix[0:2, 2:4]
※locと異なり、欲しいデータの次の行番号や列番号を終端として指定する必要があるので注意しましょう。
監修してくれたメンター
| メンター稲員さん
フリーランスエンジニア。 経験言語：Ruby, Rails, Python, C/C++, Java, Perl, HTML/CSS3, JavaScript, CoffeeScript, Node.js |
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田島悠介
今回は、Pythonに関する内容だね！
大石ゆかり
どういう内容でしょうか？
田島悠介
Pythonのpandasライブラリにおけるlocの利用方法について詳しく説明していくね！
大石ゆかり
お願いします！
この記事では、Pythonにおけるデータ解析のためのライブラリであるpandasにおけるlocの使い方について解説します。
目次
pandasとは
locとは
locを利用してcsvデータの値を取得してみよう
まとめ
pandasとは
まずは、pandasについて簡単に説明しておきます。
pandasというのは、Pythonにおいてデータ解析を効率的に行うためのライブラリです。CSVデータを読み込んだり、読み込んだ結果をグラフ化したり、分析をしてファイルに書き込む、などといったことができるようになっています。
また、機械学習においてもデータの前処理などで頻繁に使われています。データ解析、機械学習では必須のライブラリで、非常に便利でかんたんに使うことができて重宝されています。
詳しい解説はデータ分析のライブラリ！Pandasとはを参考にしてみてください。
[PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中locとは
pandasではデータを読み込む際に、DataFrameというデータ型を用います。
このDataFrame型では、要素を参照するためには、行と列のラベルを指定する必要がありますが、直接指定するだけだとリストなどの場合と少し異なるため混乱してしまうことがよくあります。
そこで、要素を参照するための方法がDataFrameには用意されていますが、その1つにlocがあります。locは、行と列のラベル名を指定して1つの要素、もしくは範囲を指定して複数の要素を参照することができます。
具体的には、
DataFrame型変数.loc['行ラベル名', '列ラベル名']
のようにして指定することで、指定した行、列についての要素が返ってきます。複数の行、列を指定したい場合には、行ラベル名のリスト、列ラベル名のリストを用いて、
DataFrame型変数.loc[['行ラベル名1', '行ラベル名2', ...], ['列ラベル名1', '列ラベル名2', ...]]
のように指定することができます。また、ラベルの指定の部分ではスライス表記をすることもできて、
DataFrame型変数.loc['行ラベル名1' : '行ラベル名2', '列ラベル名1':'列ラベル名2']
のようにすることもできます。
locを利用してcsvデータの値を取得してみよう
それでは、実際にコードを記述してみて、locを使ってデータの値を取得してみましょう。(出力はjupyter notebookを用いたものです。)
# ライブラリのインポート
import pandas as pd
from sklearn import datasets
# 使うデータをダウンロード
iris = datasets.load_iris()
# データをDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(iris.data, columns= iris.feature_names)
# DataFrameの先頭の5行を表示
df.head(5)
出力
# locを用いて行が1、列が'sepal width (cm)'の要素を取得
df.loc[1, 'sepal width (cm)']
出力
3.0
# locを用いて行が1,3,5、列が'sepal width (cm)', 'petal width (cm)'の要素を取得
df.loc[[1,3,5], ['sepal width (cm)', 'petal width (cm)']]
出力
# locを用いて行が1から5まで、列が'sepal width (cm)'から'petal width (cm)'までの要素を取得
df.loc[1:5, 'sepal width (cm)':'petal
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applyメソッドの使い方
データに適用したい関数やラムダ式を定義し、applyの引数に渡します。
デフォルト動作は各列方向に対して適用されます。axis=1の引数を指定することで、各行方向への適用となります。
また、あらかじめ行や列を指定することで、特定の行や列にのみ操作を適用することができます。
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Pandasのimport、データ準備
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({"age": [19, 25, 33], "height": [142, 185, 161], "score": [97, 85, 77]}, index=["a", "b", "c"])
以下のデータを使って、applyをいろいろと試してみましょう。
name
age
height
score
a
Aki
19
142
97
b
Ben
25
185
85
c
Chris
33
161
77
すべての数値を加算する
f = lambda x: x + 5
df.apply(f)
すべての数値が+5されています。
name
age
height
score
a
Aki
24
147
102
b
Ben
30
190
90
c
Chris
38
166
82
最大値と最小値の差分を取る
列方向は以下です。
f = lambda x: max(x)-min(x)
df.apply(f)
各項目の最大と最小の差を得ることができます。
age
14
height
43
score
20
dtype:
int64
行方向は以下です
f = lambda x: max(x) - min(x)
df.apply(f, axis=1)
関連のないデータ間での最大と最小の差なので、このデータ自体には意味はないですが、行方向に適用されているのがわかります。
a
123
b
160
c
128
dtype:
int64
特定の行や列にのみ適用する
f = lambda x: x + 5
df["age"].apply(f)
あらかじめ”age”要素にのみ絞り込むことで、特定の列にのみapplyを適用できます。
a
24
b
30
c
38
Name:age
dtype:int64
f = lambda x: x + 5
df.loc["a"].apply(f)
行方向も同じように、特定の行にのみapplyを適用できます。
age
24
height
147
score
102
Name:a
dtype:int64
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メンター稲員さん
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JavaでListの要素を取得する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
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大石ゆかり
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田島悠介
Listの要素を取得する方法について詳しく説明していくね！
大石ゆかり
お願いします！
目次
Listとは
getメソッドの使い方
Listの要素を取得する方法
for文を使ってListの要素を取得する方法
実際に書いてみよう
まとめ
Listとは
リストは配列とよく似ており、一つの変数に値を複数格納することができます。リストは要素が追加された順番を保持します。又重複した要素もそのまま保持することができます。
[PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中getメソッドの使い方
getメソッドはリストから特定の要素番号の値を取得する際に使います。getメソッドの引く数に要素番号を指定することでリストの該当要素番号の値を返します。
Listの要素を取得する方法
Listの要素を取得する方法は以下のように記述します
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
List<型> リスト変数 = ArrayList<>(Arrays.asList(値, 値, 値, ・・・, 値));
リスト変数.get(要素番号);
ListやArrayListを使うためにはjaba.utilをインポートする必要があります。リスト変数からget(要素番号)を呼び出すことで該当の値を取得することができます。
for文を使ってListの要素を取得する方法
for文を使うことでListの全ての要素を取得することができます。以下のように記述します。
for (int i = 0; i < リスト変数.size(); i++) {
リスト変数.get(i);
}
リスト変数からsizeメソッドを呼ぶことでリストの長さを取得することができます。for文と組み合わせることでリストの全ての要素を取得することができます。
実際に書いてみよう
実際にListの要素を取得してみましょう
プログラムソースコード
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Sample {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>(Arrays.asList("apple", "orange", "melon", "banana", "lemon"));
for (int i =
PythonのライブラリPandasで散布図を作る方法【初心者向け】
PythonのライブラリPandasで散布図を作る方法について解説します。
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ライブラリPandasで散布図を作る方法について詳しく説明していくね！
大石ゆかり
お願いします！
散布図を作る方法（df.plotの使い方など）
散布図は2つの要素の関係を見るためにプロットしたグラフです。
1つ目の要素を横軸、2つ目の要素を縦軸にプロットします。
Pythonで散布図を作るには、Pandasモジュールのplot.scatterメソッドを使います。
詳細は公式の文書を参照してください。plotの引数でグラフのレイアウトや色使いを変えられます。
実際に書いてみよう
サンプルコード
import numpy
import pandas
df = pandas.DataFrame(numpy.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')
実行結果
下図のようなグラフが表示されました。
解説
1,2行目でnumpy, pandasモジュールをインポートしました。
3行目で散布図作成に用いるランダムな数値を生成しました。
4行目で散布図を描画しました。3行目で生成した2種類のデータの一つをX軸、もう一つをY軸としました。
[PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中監修してくれたメンター
橋本紘希
システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。
開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。
大石ゆかり
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田島悠介
ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！
大石ゆかり
分かりました。ありがとうございます！
TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。
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今回は、Pythonに関する内容だね！
大石ゆかり
どういう内容でしょうか？
田島悠介
Pythonのリストの要素をfor文を使って取得する方法について詳しく説明していくね！
大石ゆかり
お願いします！
Pythonのデータ型の一つでよく出てくるものとしてリストがあります。
今回はリストというデータの塊から要素を取り出す方法について解説していきます。
目次
リストとは
リストの要素をfor文を使って取得する方法
実際に使ってみよう
まとめ
リストとは
Pythonのリスト（list）は要素の順番が決まっており、さらに要素の変更が可能な組み込みコンテナデータ型となります。
リストは角括弧 ” [ ] ” を使って表され、要素はカンマ “, “を使って区切ります。またlist()クラスを用いても同様のデータ型を表すことが可能です。
似たようなものとしてはタプル（taple）があります。こちらは要素の順番が決まっていることは変わりありませんが、要素をの変更ができません。要素の追加、削除等を行う場合にはリストを使う必要があります。
以下にリストを作成する例を紹介します。
例
list_sample1 = ['apple', 'lemon', 'grape', 'banana', 'mango']
list_sample2 = list(('apple', 'lemon', 'grape', 'banana', 'mango'))
print(list_sample1)
print(list_sample2)
結果
['apple', 'lemon', 'grape', 'banana', 'mango']
['apple', 'lemon', 'grape', 'banana', 'mango']
[PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中リストの要素をfor文を使って取得する方法
リストの要素を取得する方法には主に３つの方法が考えられます。
リストの要素番号（index）から要素を取得する方法
enumerateから要素の要素番号と要素を同時に取得する方法
リストを直接forループで要素を取得する方法
それぞれの方法で要素番号と要素を取得してみましょう
実際に使ってみよう
リストの要素番号（index）から要素を取得する方法
コード
for i in range(len(l)):
print(i, l[i])
結果
0 apple
1 lemon
2 grape
3 banana
4 mango
解説
リストの長さを取得するためにlen()を使って取得します。そしてrange()を使うことで、リストの要素番号を全て取得できます。要素番号を使ってi番目の要素を取得するためにはlist[i]を使います。
enumerateから要素の要素番号と要素を同時に取得する方法
コード
for i, j in enumerate(l):
print(i, j)
結果
0 apple
1 lemon
2 grape
3 banana
4 mango
解説
enumerate()を使うと要素番号と要素を同時に取得することができます。for index, value in enumerate(list):という形で使われます。
方法を知っていればあとは使い方は検索すれば教えてくれます。こういうものがあることだけ覚えておきましょう。
リストを直接forループで要素を取得する方法
コード
for
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目次
pandasとは
pandasの使い方
pandasを利用してCSVデータを取得してみよう
まとめ
pandasとは
pandasとはPythonライブラリの一つでデータを効率的に処理する為に開発されたライブラリです。
PandasではCSV等の様々なデータフォーマットの読み込み・削除・追加・書き出し等の処理ができます。また、pandasのデータフレーム機能を利用する事で、python上で一次元や二次元のデータ処理を簡単に実行できます。
Python上でExcelのようなデータ操作ができるイメージです。Pythonを使ったデータサイエンス等の分野においても欠かすことのできないライブラリの1つとなってます。
[PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中pandasの使い方
pandasを使ってCSVデータを読み込む場合は下記のようなコードを使用します。
# pandasライブラリのimport
import pandas as pd
# CSVデータをpandasを使用して読み込む
data = pd.read_csv('csvパス',index_col='インデックスとして使用する列番号')
pandasを利用してCSVデータを取得してみよう
それではサンプルコードを参考にpandasを利用してCSVデータを取得してましょう。
サンプルコードで使用するCSVはこちらからダウンロードしてください。
[sample.csv]
ID
商品名
価格
1
りんご
150
2
みかん
100
3
ぶどう
300
4
ばなな
200
5
もも
500
サンプルコード
# pandasライブラリのimport
import pandas as pd
# csvデータをpandasを使用して読み込む
data = pd.read_csv('sample.csv',index_col=0,encoding='shift_jis')
# 取得したデータを出力してみよう
print(data)
実行結果
ID 商品名 価格
1 りんご 150
2 みかん 100
3 ぶどう 300
4 ばなな 200
5 もも 500
解説
コード2行目では、pandasライブラリを読み込んでいます。コード5行目では、pandasを利用してsample.csvを変数dataにデータフレームとして読み込んでいます。
今回はサンプルコードと同じディレクトリにsample.csvを配置しているのでCSVファイルのパスはファイル名のみになります。また、今回用意しているsample.csvはshift-jisで保存されているのでencordingを使って文字コードを揃えるようにしましょう。
コード8行目では、読み込んだCSVデータをデータフレーム形式で出力しています。
実行結果では読み込んだCSVデータがデータフレーム形式で出力されている事が確認できます。
まとめ
今回は、Pythonのpandasライブラリの使い方について紹介しました。
Pythonのpandasライブラリを使用する事で様々なデータ処理を簡単に行うことができます。
今回紹介した内容以外にもpandasには様々な便利な機能が用意されているので、興味のある方はそちらも是非学習してみて下さい。
監修してくれたメンター
菅繕久（すがよしひこ）
現在はフリーランスのエンジニアをしていてプログラミング歴は8年目になります。
普段は Python、FileMaker等を使って様々な業務で活用できるIoTプロダクトRPAツールを作成しています。
開発実績としては、業務自動化ツール(在庫管理・発注・ファイル操作 etc)、電子カルテシステム、ロボット用プログラムなどがあります。
TechAcademyではPythonコースを担当しております。
大石ゆかり
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TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。
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