【Python入門】DataFrame内の20〜30歳の人数をカウントする方法

はじめに

データ分析の現場では、「特定の年齢層に該当するレコードは何件あるのか」を集計したい場面がよくあります。本記事では、pandasのbetween()メソッドを使って、DataFrame内の20〜30歳の人数をカウントするPythonプログラムを解説します。

入力データ

以下のようなDataFrameを想定します。

 Id Age
0 1 21
1 2 23
2 3 32
3 4 35
4 5 18

出力結果

20〜30歳の合計人数は 2 人です。

解決の手順

この課題は、以下のステップで解決できます。

• DataFrameを定義する

• Age列が20〜30の範囲にある行だけを抽出し、結果を新しいDataFrameに格納する

• 最後に、抽出結果の行数を取得して件数を求める

範囲の指定にはbetween()メソッドを使用します。このメソッドは、値が指定した下限・上限の間（デフォルトでは両端を含む）に収まっているかどうかを判定できる便利な機能です。具体的には次のように記述します。

df[df['Age'].between(20, 30)]

コード例

実際の実装例を見てみましょう。

import pandas as pd
data = {'Id':[1,2,3,4,5],'Age':[21,23,32,35,18]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print("20〜30歳の人数をカウント")
result = df[df['Age'].between(20,30)]
print(len(result))

実行結果

 Id Age
0 1 21
1 2 23
2 3 32
3 4 35
4 5 18
20〜30歳の人数をカウント
2

補足：between()メソッドの使い方のポイント

between(20, 30)はデフォルトで両端の値（20と30）を含めて判定します。もし両端を除外したい場合は、引数にinclusive='neither'を指定してください。

また、より柔軟な条件指定が必要なケースでは、比較演算子を組み合わせる書き方も有効です。

df[(df['Age'] >= 20) & (df['Age'] <= 30)]

どちらの方法でも同じ結果が得られますが、単純な範囲指定であればbetween()の方がコードが読みやすく、意図も伝わりやすいのがメリットです。用途に応じて使い分けるとよいでしょう。