[Python] Pandas – DataFrameで特定の行・列から値を抽出する方法

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤'],
    '年齢': [25, 30, 22],
    '職業': ['エンジニア', 'デザイナー', '学生']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 行ラベルでの抽出
result = df.loc[1]
print(result)

名前         鈴木
年齢          30
職業    デザイナー
Name: 1, dtype: object

# 列ラベルでの抽出
result = df.loc[:, '年齢']
print(result)

0    25
1    30
2    22
Name: 年齢, dtype: int64

# 行・列の同時指定
result = df.loc[1, '年齢']
print(result)

30

# スライスを使った範囲指定
result = df.loc[0:1]
print(result)

名前  年齢         職業
0  田中  25    エンジニア
1  鈴木  30  デザイナー

# 複数の行・列を同時に抽出
result = df.loc[[0, 2], ['名前', '職業']]
print(result)

名前         職業
0  田中    エンジニア
2  佐藤         学生

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤'],
    '年齢': [25, 30, 22],
    '職業': ['エンジニア', 'デザイナー', '学生']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 行番号での抽出
result = df.iloc[1]
print(result)

名前         鈴木
年齢          30
職業    デザイナー
Name: 1, dtype: object

# 列番号での抽出
result = df.iloc[:, 1]
print(result)

0    25
1    30
2    22
Name: 年齢, dtype: int64

# 行・列の同時指定
result = df.iloc[1, 1]
print(result)

30

# スライスを使った範囲指定
result = df.iloc[0:2]
print(result)

名前  年齢         職業
0  田中  25    エンジニア
1  鈴木  30  デザイナー

# 複数の行・列を同時に抽出
result = df.iloc[[0, 2], [0, 2]]
print(result)

名前         職業
0  田中    エンジニア
2  佐藤         学生

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤'],
    '年齢': [25, 30, 22],
    '職業': ['エンジニア', 'デザイナー', '学生']
}
df = pd.DataFrame(data)
# ブールインデックスを使った抽出
condition = df['年齢'] >= 25
result = df[condition]
print(result)

名前  年齢         職業
0  田中  25    エンジニア
1  鈴木  30  デザイナー

# 特定の条件に合致する行の抽出
result = df[df['職業'] == 'エンジニア']
print(result)

名前  年齢         職業
0  田中  25    エンジニア

# 複数条件を使った抽出(AND)
result = df[(df['年齢'] >= 25) & (df['職業'] == 'エンジニア')]
print(result)

名前  年齢         職業
0  田中  25    エンジニア

# 複数条件を使った抽出(OR)
result = df[(df['年齢'] < 25) | (df['職業'] == 'デザイナー')]
print(result)

名前  年齢         職業
2  佐藤  22         学生
1  鈴木  30  デザイナー

# 特定の列に基づく条件抽出
result = df[df['年齢'] == 30]
print(result)

名前  年齢         職業
1  鈴木  30  デザイナー

# query()メソッドを使った抽出
result = df.query('年齢 >= 25')
print(result)

名前  年齢         職業
0  田中  25    エンジニア
1  鈴木  30  デザイナー

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤'],
    '年齢': [25, 30, 22],
    '職業': ['エンジニア', 'デザイナー', '学生']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 特定の列だけを抽出して新しいDataFrameを作成
new_df = df[['名前', '職業']]
print(new_df)

   名前         職業
0  田中    エンジニア
1  鈴木  デザイナー
2  佐藤         学生

# 特定の行だけを抽出して新しいDataFrameを作成
new_df = df.iloc[[1]]
print(new_df)

名前  年齢         職業
1  鈴木  30  デザイナー

# 複数条件を組み合わせた抽出
new_df = df[(df['年齢'] >= 25) & (df['職業'] == 'エンジニア')]
print(new_df)

名前  年齢         職業
0  田中  25    エンジニア

# 特定の値を持つ行の抽出
new_df = df[df['職業'] == '学生']
print(new_df)

名前  年齢 職業
2  佐藤  22  学生

# サンプルデータの作成(欠損値を含む)
data_with_nan = {
    '名前': ['田中', '鈴木', None],
    '年齢': [25, None, 22],
    '職業': ['エンジニア', 'デザイナー', '学生']
}
df_nan = pd.DataFrame(data_with_nan)
# 欠損値を含む行の抽出
new_df = df_nan[df_nan.isnull().any(axis=1)]
print(new_df)

名前  年齢         職業
1  鈴木  NaN  デザイナー
2  None  22.0         学生