【pandas】100日チャレンジ : 5日目 DataFrameからDataを取得

※この記事は2020年11月9日に更新されました。

ポイント

プログラミング学習が義務教育でも取り入れられるようになり、ほぼすべての人が避けては通れない時代に突入してしまいました。

基本的にはローコードやノーコードテクノロジーが発達し、個人で隅々まで覚える必要はないとも言えますが、やはり自在に操れればまさに100人力とも言えます。

Pythonやpandasの技術があなたがやりたい何かに合致した場合、是非100日でサクッと覚えてしまいましょう。

100日でざっくりと基礎を身に着けられるように構成しています。

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5日目 DataFrameからDataを取得

列の取得

昨日の続きから列を取得してみます。

【pandas】100日チャレンジ : 4日目 DataFrameの簡単な操作 (サイト内記事)

注意

pandasで昨日の続きから始める場合は、必ずpandasのimportから始めてください。

昨日の続きが出てきた場合にいきなり

df["Taro"]

を呼び出してもエラーとなります。

先頭に行き、順番にシフト+エンターで実行していけばOKです。

[type]でデータ型を取得

type(df["Taro"])

データフレームとして列を取得

次にデータフレームごと抜き出してみます。

df[["Taro"]]

データフレームとして抜き出せました。

type(df["Taro"])

DataFrameとして書き出されていることがわかります。

行を取得

df.loc["火曜日"]

で火曜日の行を取得できました。

.locで取得できるので、練習のためにも全行取得してみましょう。

行と列を指定して取得

df.loc["火曜日", "kotaro"]

これでばっちり取得できました。

[iloc]ナンバリングされた数字で取得する

一番最初は0に割り当てられることを忘れないようにしましょう。

Pythonのリストもナンバリングはすべて0から始まります。

df.iloc[:, 0]

今回のサンプルでいうと・・・

  • Taro = 0
  • Kotaro = 1
  • Masako = 2

となります。

df.iloc[:, 2]

だとこのようにMasakoが取得できました。

まとめ

ここまででとりあえず欲しいデータを抜き取ることができました。

もう少し大きなDataFrameなども作成し、何度も練習を重ねていきましょう。