Python Pandas – 現在のインデックスから新しいインデックスのインデクサーとマスクを計算する方法

現在のインデックスを基に、新しいインデックスに対するインデクサー（indexer）とマスク（mask）を計算するには、Pandas の index.get_indexer() メソッドを使用します。このメソッドは、指定した各ラベルが元のインデックスのどの位置に対応するかを示す整数配列を返し、インデックスに存在しないラベルは -1 としてマークされます。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

Pandas インデックスの作成

整数値を持つ Pandas インデックスを作成します。

index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70])

インデックスの表示

作成した Pandas インデックスを表示して確認します。

print("Pandas Index...\n", index)

インデクサーとマスクの計算

get_indexer() メソッドに検索したい値のリストを渡して、インデクサーとマスクを計算します。インデックスに存在しない値は -1 でマークされます。

print("\nGet the indexes...\n", index.get_indexer([30, 40, 90, 100, 50]))

サンプルコード

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# Pandas インデックスを作成
index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70])

# Pandas インデックスを表示
print("Pandas Index...\n", index)

# インデックス内の要素数を返す
print("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

# インデクサーとマスクを計算
# インデックスに存在しない値は -1 でマークされる
print("\nGet the indexes...\n", index.get_indexer([30, 40, 90, 100, 50]))

出力結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Pandas Index...
Int64Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70], dtype='int64')

Number of elements in the index...
7

Get the indexes...
[ 2 3 -1 -1 4]

出力結果の解説

最後の出力 [2, 3, -1, -1, 4] の意味は以下の通りです。

• 30 → インデックスの位置 2 に存在
• 40 → インデックスの位置 3 に存在
• 90 → インデックスに存在しないため -1
• 100 → インデックスに存在しないため -1
• 50 → インデックスの位置 4 に存在

このように get_indexer() を使うことで、別のインデックスや配列の要素が元のインデックスのどこに対応するのかを効率的に調べることができ、データの再インデックス化や結合処理の前段階として非常に便利です。