Pythonでランダムな10行×2列の母音データを生成し、一致するインデックスとカウントを出力する方法

この記事では、PythonのPandasとNumPyを使って、ランダムな10行・2列の母音（a、e、i、o、u）からなるデータフレームを生成し、各行で2つの列が同じ母音と一致した場合に、そのインデックスと一致件数を出力する方法を解説します。

想定するデータフレーム

まず、以下のようなデータフレームが存在すると仮定します。

 col1 col2
0 o    e
1 e    e
2 i    u
3 e    o
4 i    i
5 u    o
6 e    a
7 u    o
8 a    u
9 e    a

このデータに対して処理を行うと、col1とcol2が一致している行のインデックスと件数は次のように出力されます。

index is
 col1 col2
1 e    e
4 i    i
count is 2

解決の手順

この問題を解決するには、以下の手順に従います。

• ランダムな母音データを持つデータフレームを定義する

• col1とcol2の値が一致している行を抽出する。抽出には以下のコードを使用します。

df.iloc[np.where(df.col1==df.col2)])

• 一致した行の総数（カウント）を取得するには、上記の結果に対してlen()関数を適用します。

len(df.iloc[np.where(df.col1==df.col2)])

実装例

それでは、実際のコード実装を見ていきましょう。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1': np.random.choice(['a','e','i','o','u'], 10), 'col2': np.random.choice(['a','e','i','o','u'],10)
                  })
print("DataFrame is \n", df)
print("index is \n",df.iloc[np.where(df.col1==df.col2)])
print("count is \n", len(df.iloc[np.where(df.col1==df.col2)]))

出力結果

 col1 col2
0 o    e
1 e    e
2 i    u
3 e    o
4 i    i
5 u    o
6 e    a
7 u    o
8 a    u
9 e    a
index is
 col1 col2
1 e    e
4 i    i
count is 2

コードのポイント

• np.random.choice()：指定したリスト（母音）からランダムに値を選択し、10個の要素を持つ配列を生成します。

• np.where(df.col1==df.col2)：col1とcol2が等しい行のインデックス位置を返します。

• df.iloc[]：インデックス位置に基づいて該当する行をデータフレームとして抽出します。

• len()：抽出されたデータフレームの行数、つまり一致した件数を取得します。

なお、乱数を使用しているため、実行するたびに出力されるデータフレームの内容や一致する行は変わります。同じ結果を再現したい場合は、np.random.seed(0)などでシード値を固定するとよいでしょう。