本記事ではDataFrameからのデータ取り出しについて、iloc関数を使用した方法についてまとめたものです。
Pythonでデータ分析やグラフでデータを可視化する上でデータの取り出しを行うことは必須のスキルと言えます。
調べれば分かる内容なので覚える必要はありません。
一通り知っておくと後々のコーディングに活きてくるので、どんな事ができるのかくらいは把握しておくと良いと思います。
記事で扱うデータフレームについて
plotly_expressで用意されているデータフレームを使用します。
import plotly.express as px
df = px.data.medals_long()詳しくは以下の記事を参考にしてください。
Pythonをグラフ作成で学ぶ【plotly_expressで1行プログラミング】
【本記事の目標】
たった１行で動くグラフを作成し、体感する！
これからPythonを学びたい人向けに朗報です。
今から紹介...
iloc関数
行番号、列番号を利用したデータ取得を行う関数は、関数の最初にiがついているのでわかりやすいです。
指定した行番号のSeriesオブジェクトを取得
一行目のデータを取り出してみます。
df.iloc[行番号]
指定した行番号範囲のデータ値を取得
0行目~1行目のデータを表示します。
df.iloc[行番号範囲]
指定した列番号のSeriesオブジェクトを取得
ある列のデータを表示します。
df.iloc[:, 列番号]
：は全ての行/列番号のリストの指定を意味します
指定した行番号と列番号のデータ値を取得
df.iloc[行番号, 列番号]0を含んで、2行目・３列目のデータを示します。
指定した行番号リストと列番号リストのDataFrameオブジェクトを取得
df.iloc[行番号リスト, 列番号リスト]
※範囲の指定と似ているので注意
iat関数
指定した行番号と列番号のデータ値を取得
df.iat[行番号, 列番号]
loc関数
指定した行名のSeriesオブジェクトを取得
df.loc[行名]
指定した列名のSeriesオブジェクトを取得
df.loc[:, 列名]
指定した行名と列名のデータ値を取得
df.loc[行名, 列名]
at関数
指定した行名と列名のデータ値を取得
df.at[行名, 列名]
set_index関数
指定した列名のデータ列を行名に設定
df.set_index(列名)
指定した列名リストの複数のデータ列を行名に設定
reindex関数
指定した値リストを新たな行名/列名に設定
df.reindex(値リスト, axis=0 or 1)
以上で紹介は終わりです。
