Pandas dataframe でインデックスによって列を選択する方法
多くの場合、インデックス値に基づいて pandas DataFrame 内の列を選択することができます。
整数インデックスに基づいて列を選択する場合は、 .iloc関数を使用できます。
ラベルのインデックスに基づいて列を選択する場合は、 .loc関数を使用できます。
このチュートリアルでは、これらの各関数を実際に使用する方法の例を示します。
例 1: 整数インデックスに基づいて列を選択する
次のコードは、pandas DataFrame を作成し、 .ilocを使用して整数インデックス値3を持つ列を選択する方法を示しています。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'], ' points ': [11, 7, 8, 10, 13, 13], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]}) #view DataFrame df team points assists rebounds 0 A 11 5 11 1 To 7 7 8 2 to 8 7 10 3 B 10 9 6 4 B 13 12 6 5 B 13 9 5 #select column with index position 3 df. iloc [:, 3] 0 11 1 8 2 10 3 6 4 6 5 5 Name: rebounds, dtype: int64
同様の構文を使用して複数の列を選択できます。
#select columns with index positions 1 and 3
df. iloc [:, [1, 3]]
rebound points
0 11 11
1 7 8
2 8 10
3 10 6
4 13 6
5 13 5
または、範囲内のすべての列を選択することもできます。
#select columns with index positions in range 0 through 3
df. iloc [:, 0:3]
team points assists
0 to 11 5
1 To 7 7
2 to 8 7
3 B 10 9
4 B 13 12
5 B 13 9
例 2: ラベルのインデックス付けに基づいて列を選択する
次のコードは、pandas DataFrame を作成し、 .locを使用して“bounces”のインデックス ラベルを持つ列を選択する方法を示しています。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'], ' points ': [11, 7, 8, 10, 13, 13], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]}) #view DataFrame df team points assists rebounds 0 A 11 5 11 1 To 7 7 8 2 to 8 7 10 3 B 10 9 6 4 B 13 12 6 5 B 13 9 5 #select column with index label 'rebounds' df. loc [:, ' rebounds '] 0 11 1 8 2 10 3 6 4 6 5 5 Name: rebounds, dtype: int64
同様の構文を使用して、異なるインデックス ラベルを持つ複数の列を選択できます。
#select the columns with index labels 'points' and 'rebounds'
df. loc [:,[' points ',' rebounds ']]
rebound points
0 11 11
1 7 8
2 8 10
3 10 6
4 13 6
5 13 5
または、範囲内のすべての列を選択することもできます。
#select columns with index labels between 'team' and 'assists'
df. loc [:, ' team ':' assists ']
team points assists
0 to 11 5
1 To 7 7
2 to 8 7
3 B 10 9
4 B 13 12
5 B 13 9
関連: Pandas loc と iloc: 違いは何ですか?
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操作を実行する方法を説明します。
Pandas DataFrame でインデックスによってグループ化する方法
Pandas DataFrame でインデックスによって行を選択する方法
Pandas DataFrame で行番号を取得する方法
Pandas DataFrame のインデックス列を削除する方法