【5分で解説！】Pandasでハマった人へ！行と列の抽出、更新、日付の比較方法の凡例を解説

■この記事でわかること

・PythonのPandasライブラリーを使った基本的なデータの操作がわかる

・具体的には以下のデータの操作

・データの型の確認方法

・データの取り出し方(抽出)2選

・データの更新方法

・データの追加方法

・時間の比較方法

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Pandasの基本的な使い方

今回は、Pandasの基本的な使い方を解説します。

説明は以下条件で進めます。

・データはcsvファイル名「Pandas_text.csv」に格納されているとする。

・Pandas型変数 dfにはcsvのデータが読み込まれているものとする。

・最後にコードの全体がわかるようにgistのリンクを記載します。

「Pandas_text.csv」には、以下のような表のように格納されてる。

データの構成を確認する

df = pd.read_csv('Pandas_test' + '.csv', header=0) 
display(df.dtypes) 

id int64
date object 
数値 int64 
コメント object 
dtype: object 

ilocを使ってデータ取り出す操作

ilocは、配列に対して数値で選択する。

#２行目のデータ取り出す
a = df.iloc[1]

#２行目３列目のデータ取得
a = df.iloc[1,2]

locを使ってデータ取り出す操作

ilocとの違いは、数値ではなくカラム名などの文字列で指定します。

#dateの列だけ取得する
a = df.loc[:,"date"]

#２行目の「コメント」列の情報を取りたい場合の指定方法
a = df.loc[1,"コメント"]

データを更新(上書き)する

データの上書き方法は、df.locに2次元配列にデータを書き込む感覚で・・・。

#２行目４列目(コメント)のデータを更新する
df.loc[1,"コメント"] = "コメントの更新してみる"
display(df)

データを追加(insert)する

次にデータをinsertする方法を解説します。

カラムを追加する

この動きとしては、「コメント2」カラムが追加されて、１行目にデータが代入されます。

2行目以降のデータが無いところはNull値が入ります。

df.loc[0,"コメント2"] = "コメントカラム追加"

行を追加する

#形式は「変数 = pd.Series(データの配列, index = 横行の名前の配列)」
tmp_se = pd.Series( [ 7 , "2017-10-06", 3000, "card4", "なにか" ], index=df.columns )
df = df.append( tmp_se ,ignore_index=True)

Pandasで時間の比較をする(条件付きのデータ抽出含む)

まず時間データ抽出に失敗する例

a = df[ df["date"] == dt.datetime(2017, 10, 5)]

本来は dateカラムに「2017-10-05」のデータがあるのに結果は０件で抽出していないことになっている。

この原因は、csvからdf[“date”] にデータを読み込んだとき、object型でdatetime64に変換されていないからである。よって、時間比較前にdateカラムの情報をdatetime64に変換します。

変換方法は以下の通り。

#まずはdatetime64に変換する
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')
print(df.dtypes)

#再び時間の比較
#今度は正しく、dateカラムが2017-10-5のデータの行を取得できます。
a = df[ df["date"]  == dt.datetime(2017,  10, 5)]
display(a)

オブジェクトの中身をみると以下のようになっていることがわかる。

id int64

date datetime64[ns]

数値 int64

コメント object

コメント2 object

dtype: object

最後にサンプルコードの全体を示します。

参考講座

最後にPythonの初学者に役立つ参考講座を紹介します。

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まとめ

いかがですか？

Pandasは使い方がわかると簡単ですが、正しい知識がないとハマりやすいので注意が必要です。

特に、「iloc」「loc」の使い方は慣れていないと間違えやすいので、もしPandasの使い方になれていないと思ったら、一度立ち止まって、仕様を理解して使ったほうが良いです。

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