Python Pandas入門：行ラベル（loc）を使ってDataFrameから行を選択する方法

PandasのDataFrameで特定の行を抽出したい場合、loc() 関数を使用します。loc() は行ラベル（インデックスラベル）を指定してデータを取得するためのメソッドで、数値位置ではなくラベル名で行にアクセスできるのが特徴です。

この記事では、インデックスラベルとして「x」「y」「z」を持つDataFrameを作成し、loc() を使って目的の行を選択する方法を解説します。

DataFrameの作成

まず、サンプルとなるDataFrameを作成しましょう。index引数に行ラベル、columns引数に列名を指定します。

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],
                         index=['x', 'y', 'z'],
                         columns=['a', 'b'])

このコードでは、3行×2列のデータに対して、行ラベルとして x、y、z を設定しています。

loc() を使った行の選択

行を選択するには、loc() の角括弧内に取得したい行のラベルを渡します。ここでは例として、インデックスラベル「z」を指定してみましょう。

dataFrame.loc['z']

完全なサンプルコード

以下は、DataFrameの作成から行の選択までの一連のコード例です。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],
                         index=['x', 'y', 'z'],
                         columns=['a', 'b'])

# DataFrameを表示
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# locで行ラベルを指定して行を選択
print("\n行ラベルを渡して行を選択...")
print(dataFrame.loc['z'])

実行結果

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。

DataFrame...
    a   b
x  10  15
y  20  25
z  30  35

行ラベルを渡して行を選択...
a    30
b    35
Name: z, dtype: int64

ポイントまとめ

• loc[] は行ラベル（インデックス名）を指定してデータを取得するメソッドです。
• 位置（0始まりの番号）でアクセスしたい場合は iloc[] を使用します。
• 複数の行を同時に選択したい場合は、リスト形式で dataFrame.loc[['x', 'z']] のように指定できます。
• スライス構文 dataFrame.loc['x':'y'] を使えば、範囲指定での行選択も可能です。

loc() を使いこなすことで、ラベルベースの柔軟なデータ抽出が可能になり、データ分析の効率が大きく向上します。