Pandas dataframe で列を分割する方法 (例あり)
次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の列をスライスできます。
方法 1: 特定の列名でスライスする
df_new = df. loc [:,[' col1 ',' col4 ']]
方法 2: 範囲内の列名でスライスする
df_new = df. loc [:, ' col1 ':' col4 ']
方法 3: 特定の列インデックス位置で切り取る
df_new = df. iloc [:,[ 0,3 ] ]
方法 4: 列インデックス位置の範囲によるスライス
df_new = df. iloc [:, 0 : 3 ]
これらの各メソッドにおけるlocとilocの微妙な違いに注意してください。
- loc は特定のラベルを持つ行と列を選択します
- iloc は特定の整数位置にある行と列を選択します
次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。
import pandas as pd #create DataFrame with six columns df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'], ' 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], ' steals ': [4, 3, 3, 2, 5, 4, 3, 8], ' blocks ': [1, 0, 0, 3, 2, 2, 1, 5]}) #view DataFrame print (df) team points assists rebounds steals blocks 0 A 18 5 11 4 1 1 B 22 7 8 3 0 2 C 19 7 10 3 0 3 D 14 9 6 2 3 4 E 14 12 6 5 2 5 F 11 9 5 4 2 6 G 20 9 9 3 1 7:28 4 12 8 5
例 1: 特定の列名で切り取る
次の構文を使用して、チーム列とバウンス列のみを含む新しいデータフレームを作成できます。
#slice columns team and rebounds
df_new = df. loc [:, [' team ', ' rebounds ']]
#view new DataFrame
print (df_new)
team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.
例 2: 範囲内の列名で切り取る
次の構文を使用して、 teamとbouncesの間の列のみを含む新しい DataFrame を作成できます。
#slice columns between team and rebounds
df_new = df. loc [:, ' team ': ' rebounds ']
#view new DataFrame
print (df_new)
team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12
例 3: 特定の列インデックス位置で切り取る
次の構文を使用して、インデックス位置0と3の列のみを含む新しい DataFrame を作成できます。
#slice columns in index positions 0 and 3
df_new = df. iloc [ :,[ 0,3 ]]
#view new DataFrame
print (df_new)
team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.
例 4: 列ごとのスライス インデックス位置の範囲
次の構文を使用して、 0から3までのインデックス位置の範囲内の列のみを含む新しい DataFrame を作成できます。
#slice columns in index position range between 0 and 3
df_new = df. iloc [:, 0 : 3 ]
#view new DataFrame
print (df_new)
team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4
注: インデックス位置の範囲を使用する場合、範囲内の最後のインデックス位置は含まれません。たとえば、インデックス位置 3 のbounces列は、新しい DataFrame には含まれません。
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 の最初の行を削除する方法
Pandas DataFrame の最初の列を削除する方法
Pandasで重複した列を削除する方法