pandasノート(5)フィルタ機能-loc&iloc

データフィルタリングでは、通常のインデックス(loc)、位置インデックス(iloc)などを使用して実現できます.

loc:行列インデックス名によるフィルタリング

関数フォーマット:df.loc([index],[column])indexをフィルタする必要がない場合は、コロン":"でビットを占める必要があります.
DataFrameの作成

import  numpy as np
import  pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list('abcd'),columns=['A','B','C','D'])
df

#  
	A	B	C	D
a	0	1	2	3
b	4	5	6	7
c	8	9	10	11
d	12	13	14	15

単行検索

#  a 
df.loc[['a'],]

#  

    A	B	C	D
a	0	1	2	3

複数行検索

#  a,c 
df.loc[['a','c'],]

#  
	A	B	C	D
a	0	1	2	3
c	8	9	10	11

単列

を検索

#  A 
df.loc[:,['A']]

#  
	A
a	0
b	4
c	8
d	12

複数の列を検索

#  A,C 
df.loc[:,['A','C']]

#  
	A	C
a	0	2
b	4	6
c	8	10
d	12	14

複数行の複数列を検索

#  a,c ，A,C 
df.loc[['a','c'],['A','C']]

#  

    A	C
a	0	2
c	8	10

iloc:行列インデックスの位置に基づいてフィルタリング

ilocの使い方はlocの使い方とほぼ同じで、indexをフィルタする必要がない場合も、同じようにコロン":"で占拠する必要があります.

単行検索

#  1 
df.iloc[[0],]

#  

    A	B	C	D
a	0	1	2	3

複数行検索

#  1,3 
df.iloc[[0,2],]

#  
	A	B	C	D
a	0	1	2	3
c	8	9	10	11


#  1-2 
df.iloc[0:2,]

#  
    A	B	C	D
a	0	1	2	3
b	4	5	6	7

単列

を検索

#  1 
df.iloc[:,[0]]

#  
	A
a	0
b	4
c	8
d	12

複数の列を検索

#  1,3 
df.iloc[:,[0,2]]

#  
	A	C
a	0	2
b	4	6
c	8	10
d	12	14


#  1-2 
df.iloc[:,0:2]

#  

	A	B
a	0	1
b	4	5
c	8	9
d	12	13

複数行の複数列を検索

#  1-2 ， 1-2 
df.iloc[0:2,0:2]

#  

   	A	B
a	0	1
b	4	5

loc条件によるフィルタリング

単列条件フィルタある列に基づいて条件を満たす行

をフィルタリングする.

df.loc[df['A']==4,:]
# ， 
df.loc[df['A']==4]

#  
    A	B	C	D
b	4	5	6	7

複数列の条件フィルタリングある数列に基づいて条件を満たす行

をフィルタリングする.

df.loc[(df['A']>2)&(df['B']<10)]
#  df.loc[df['A']>2].loc[df['B']<10]


#  
	A	B	C	D
b	4	5	6	7
c	8	9	10	11

行列フィルタは、必要に応じて条件を満たす行および列

をフィルタする.

df.loc[df['A']>4,["A",'B','C']]

#  
	A	B	C
c	8	9	10
d	12	13	14