【Python・pandas】filter()メソッドでDataFrameの列サブセットを作成する方法

pandasのfilter()メソッドを使うと、DataFrameから必要な列だけを抜き出したサブセットを簡単に作成できます。さらに、like引数を指定すれば、共通のパターンを持つ列名をまとめて抽出することも可能です。

まずは、3つの列を持つDataFrameを作成してみましょう。

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],
    "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],
    "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]
})

複数の列でサブセットを作成する

インデックス演算子 [[]] に列名のリストを渡すと、複数の列を同時に選択できます。

dataFrame[['Opening_Stock', 'Closing_Stock']]

パターンが一致する列名でサブセットを作成する

filter() の like 引数に文字列を指定すると、その文字列を含む列名だけが抽出されます。なお、filter() には正規表現で列を絞り込める regex 引数も用意されているため、より柔軟な列選択にも対応できます。

dataFrame.filter(like='Open')

完全なコード例

以下が全体のコードです。

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],
    "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],
    "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]
})

print("DataFrame...\n", dataFrame)

print("\nDisplaying a subset using indexing operator:\n", dataFrame[['Product']])

print("\nDisplaying a subset with multiple columns:\n", dataFrame[['Opening_Stock', 'Closing_Stock']])

print("\nDisplaying a subset with similarly patterned names:\n", dataFrame.filter(like='Open'))

実行結果

このコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
   Closing_Stock  Opening_Stock     Product
0            200            300     SmartTV
1            500            700  ChromeCast
2           1000           1200     Speaker
3            900           1500    Earphone

Displaying a subset using indexing operator:
       Product
0     SmartTV
1  ChromeCast
2      Speaker
3     Earphone

Displaying a subset with multiple columns:
   Opening_Stock  Closing_Stock
0            300            200
1            700            500
2           1200           1000
3           1500            900

Displaying a subset with similarly patterned names:
   Opening_Stock
0            300
1            700
2           1200
3           1500