Pandas dataframe で行番号を取得する方法
多くの場合、パンダ データフレームで特定の値を含む行番号を取得したい場合があります。
幸いなことに、これは.index関数を使用して簡単に行うことができます。
このチュートリアルでは、この機能の実際の使用例をいくつか示します。
例 1: 特定の値に対応する行番号を取得する
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': [25, 12, 15, 14, 19], 'assists': [5, 7, 7, 9, 12], 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']}) #view DataFrame print (df) team assists points 0 25 5 Mavs 1 12 7 Mavs 2 15 7 Spurs 3 14 9 Celtics 4 19 12 Warriors
次の構文を使用して、「チーム」が Mavs に等しい行番号を取得できます。
#get row numbers where 'team' is equal to Mavs df[df[' team '] == ' Mavs ']. index Int64Index([0, 1], dtype='int64')
行インデックス0と1で、チーム名が「Mavs」と等しいことがわかります。
特定のチーム名のリスト内でチーム名が見つかった行番号を取得することもできます。
#get row numbers where 'team' is equal to Mavs or Spurs filter_list = [' Mavs ', ' Spurs '] #return only rows where team is in the list of team names df[df. team . isin (filter_list)]. index Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
行インデックス0 、 1 、および2で、チーム名が「Mavs」または「Spurs」に等しいことがわかります。
例 2: 一意の行番号を取得する
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': [25, 12, 15, 14, 19], 'assists': [5, 7, 7, 9, 12], 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})
単一の行が特定の値に一致することがわかっている場合は、次の構文を使用してその一意の行番号を取得できます。
#get the row number where team is equal to Celtics df[df[' team '] == ' Celtics ']. index [ 0 ] 3
行インデックス番号3では、チームが「Celtics」と等しいことがわかります。
例 3: 行番号の合計を取得する
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': [25, 12, 15, 14, 19], 'assists': [5, 7, 7, 9, 12], 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})
列が特定の値に等しい行の合計数を知りたい場合は、次の構文を使用できます。
#find total number of rows where team is equal to Mavs len (df[df[' team '] == ' Celtics ']. index ) 2
このチームは合計2つのラインで「マブス」と同等であることがわかります。
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 の複数の列の一意の値を見つける方法
複数の条件で Pandas DataFrame をフィルタリングする方法
Pandas DataFrame の欠損値を数える方法