パンダ: インデックス値でフィルターする方法

次の基本構文を使用して、インデックス値に基づいて pandas DataFrame 内の行をフィルターできます。

 df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

これにより、pandas DataFrame がフィルタリングされ、インデックス値がsome_listに含まれる行のみが含まれます。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: 数値インデックス値によるフィルター

次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 18 5 11
1 22 7 8
2 19 7 10
3 14 9 6
4 14 12 6
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

インデックス値は数値であることに注意してください。

インデックス値が 1、5、6、または 7 の行をフィルター処理するとします。

これを行うには、次の構文を使用できます。

 #define list of index values
some_list = [1, 5, 6, 7]

#filter for rows in list
df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

#view filtered DataFrame
print (df_filtered)

   points assists rebounds
1 22 7 8
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

返される行は、インデックス値が 1、5、6、または 7 の行のみであることに注意してください。

例 2: 数値以外のインデックス値によるフィルター

次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]},
                   index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
A 18 5 11
B 22 7 8
C 19 7 10
D 14 9 6
E 14 12 6
F 11 9 5
G 20 9 9
H 28 4 12

インデックス値は文字値であることに注意してください。

インデックス値が A、C、F、または G に等しい行をフィルタリングするとします。

これを行うには、次の構文を使用できます。

 #define list of index values
some_list = ['A', 'C', 'F', 'G']

#filter for rows in list
df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

#view filtered DataFrame
print (df_filtered)

   points assists rebounds
A 18 5 11
C 19 7 10
F 11 9 5
G 20 9 9

返される行は、インデックス値が A、C、F、または G の行のみであることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

Pandas DataFrame に行を挿入する方法
Pandas DataFrame の最初の行を削除する方法
条件に基づいて Pandas DataFrame の行を削除する方法