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めもめも

このブログに記載の内容は個人の見解であり、必ずしも所属組織の立場、戦略、意見を代表するものではありません。

pandasのDataFrameからのデータ選択

サンプル

In [23]: df = DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),
                        columns=[list('abcd')],
                        index=['one','two','three','four','five'])

In [24]: df
Out[24]: 
        a   b   c   d
one     0   1   2   3
two     4   5   6   7
three   8   9  10  11
four   12  13  14  15
five   16  17  18  19


Dictionary記法、もしくは、Attribute記法でcolumnsを抽出

In [25]: df['a']
Out[25]: 
one       0
two       4
three     8
four     12
five     16
Name: a, dtype: int64

In [26]: df[['a','c']]
Out[26]: 
        a   c
one     0   2
two     4   6
three   8  10
four   12  14
five   16  18

In [27]: df.a
Out[27]: 
one       0
two       4
three     8
four     12
five     16
Name: a, dtype: int64


一列だけ抽出した場合は、Seriesオブジェクトが返るが、あえてDataFrameとして取得する際は、次のように。

In [9]: df[['a']]
Out[9]: 
        a
one     0
two     4
three   8
four   12
five   16


Slicing記法を用いた場合は、rowsの抽出になる。

In [28]: df[0:2]
Out[28]: 
     a  b  c  d
one  0  1  2  3
two  4  5  6  7

In [29]: df[3:]
Out[29]: 
       a   b   c   d
four  12  13  14  15
five  16  17  18  19


Index指定でrowsを抽出する際は、ixフィールドを利用する

In [33]: df.ix['one']
Out[33]: 
a    0
b    1
c    2
d    3
Name: one, dtype: int64

In [34]: df.ix['four':]
Out[34]: 
       a   b   c   d
four  12  13  14  15
five  16  17  18  19


ixフィールドは、rowsとcolumnsの抽出が可能

In [35]: df.ix['one':'three',['b','d']]
Out[35]: 
       b   d
one    1   3
two    5   7
three  9  11

In [36]: df.ix[:,['a','d','c']]
Out[36]: 
        a   d   c
one     0   3   2
two     4   7   6
three   8  11  10
four   12  15  14
five   16  19  18

行単位で処理する方法(lineには1行を表すSeriesオブジェクトが入る)

In [43]: for index, line in df.iterrows():
    print index
    print line
   ....:     
one
a    0
b    1
c    2
d    3
Name: one, dtype: int64
two
a    4
b    5
c    6
d    7
Name: two, dtype: int64
(以下略)


rowsのシャッフル

In [45]: df.reindex(np.random.permutation(df.index))
Out[45]: 
        a   b   c   d
five   16  17  18  19
three   8   9  10  11
one     0   1   2   3
two     4   5   6   7
four   12  13  14  15