Python：NumPyのwhere()メソッドでPandas DataFrameをフィルタリングする方法

NumPyのwhere()メソッドを使うと、Pandas DataFrameを簡単にフィルタリングできます。where()メソッドの引数に条件を指定すると、条件を満たす行のインデックスが返されるので、それを.loc[]に渡すことで該当するデータだけを抽出できます。

まずは、必要なライブラリをそれぞれのエイリアス（別名）でインポートしましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

Pandas DataFrameの作成

次に、商品レコードを含むPandas DataFrameを作成します。ここでは「Product（商品名）」「Opening_Stock（期首在庫）」「Closing_Stock（期末在庫）」の3つの列を持つデータを用意しました。

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

2つの条件でDataFrameをフィルタリングする

np.where()を使って、2つの条件を組み合わせたフィルタリングを行います。条件同士は&（AND演算子）で連結し、各条件は必ず括弧()で囲んでください。

resValues1 = np.where((dataFrame['Opening_Stock'] >= 700) & (dataFrame['Closing_Stock'] < 1000))

print("\nFiltered DataFrame Value = \n", dataFrame.loc[resValues1])

この例では、「期首在庫が700以上」かつ「期末在庫が1000未満」という2つの条件を両方満たす行のみが抽出されます。

3つの条件でDataFrameをフィルタリングする

続いて、3つ目の条件として文字列操作を追加してみましょう。.str.startswith()を使えば、特定の文字で始まる商品名を簡単に絞り込めます。

resValues2 = np.where((dataFrame['Opening_Stock'] >= 500) & (dataFrame['Closing_Stock'] < 1000) & (dataFrame['Product'].str.startswith('C')))

ここでは、「期首在庫が500以上」「期末在庫が1000未満」「商品名が'C'で始まる」という3つの条件をすべて満たす行が対象になります。

完全なサンプルコード

以下が、ここまでの処理をまとめた完全なコードです。

import pandas as pd
import numpy as np

# 商品データのDataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],
                          "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],
                          "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})

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

# np.where()で2つの条件によりDataFrameをフィルタリング
resValues1 = np.where((dataFrame['Opening_Stock'] >= 700) & (dataFrame['Closing_Stock'] < 1000))

print("\nFiltered DataFrame Value = \n", dataFrame.loc[resValues1])

# np.where()で3つの条件によりDataFrameをフィルタリング
resValues2 = np.where((dataFrame['Opening_Stock'] >= 500) & (dataFrame['Closing_Stock'] < 1000) & (dataFrame['Product'].str.startswith('C')))

print("\nFiltered DataFrame Value = \n", dataFrame.loc[resValues2])

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

Filtered DataFrame Value =
    Closing_Stock  Opening_Stock      Product
1             500            700   ChromeCast
3             900           1500     Earphone

Filtered DataFrame Value =
    Closing_Stock  Opening_Stock      Product
1             500            700   ChromeCast

ポイントまとめ

• np.where()は、条件を満たす要素のインデックスを返します。取得したインデックスを.loc[]に渡すことで、該当する行を抽出できます。
• 複数条件を組み合わせる場合は、各条件を括弧()で囲み、&（AND）や|（OR）で連結します。
• 文字列に関する条件には、.str.startswith()などの文字列メソッドが便利です。