【Python】PandasのDataFrameから最年少の従業員IDと給与を抽出する方法

はじめに

PandasのDataFrameを扱う際、「最も年齢が若い従業員のIDと給与を知りたい」というケースはよくあります。本記事では、条件抽出の基本であるブールインデックス参照を使って、この問題をシンプルかつ効率的に解決する方法を、サンプルコードと実行結果付きで解説します。

入力データ

以下のような従業員情報を持つDataFrameを想定します。

   Id  Age  Salary
0   1   27   40000
1   2   22   25000
2   3   25   40000
3   4   23   35000
4   5   24   30000
5   6   32   30000
6   7   30   50000
7   8   28   20000
8   9   29   32000
9  10   27   23000

期待される出力

年齢が最小の従業員（22歳）に該当するIdとSalaryは以下の通りです。

   Id  Salary
1   2   25000

解決のアプローチ

この問題は、次の手順で解決できます。

• DataFrameを定義する
• Age列が最小値と一致する行を抽出する：比較条件を用いて、結果を別のDataFrameに格納します。
• 必要な列だけを取り出す：結果から「Id」と「Salary」列のみを選択して表示します。

手順1：最小年齢に一致する行を抽出

df['Age'].min()でAge列の最小値を取得し、それと一致する行だけをフィルタリングします。

result = df[df['Age'] == df['Age'].min()]

手順2：IdとSalary列を取り出す

抽出した結果から、表示したい列だけを二重括弧で指定します。

result[['Id', 'Salary']]

完全な実装例

ここまでの手順をまとめたコード全体は以下のようになります。

import pandas as pd

data = [[1,27,40000],[2,22,25000],[3,25,40000],[4,23,35000],[5,24,30000],
        [6,32,30000],[7,30,50000],[8,28,20000],[9,29,32000],[10,27,23000]]
df = pd.DataFrame(data, columns=('Id','Age','Salary'))
print("DataFrame is\n", df)
print("find the minimum age of an employee id and salary\n")
result = df[df['Age'] == df['Age'].min()]
print(result[['Id','Salary']])

実行結果

DataFrame is
   Id  Age  Salary
0   1   27   40000
1   2   22   25000
2   3   25   40000
3   4   23   35000
4   5   24   30000
5   6   32   30000
6   7   30   50000
7   8   28   20000
8   9   29   32000
9  10   27   23000
find the minimum age of an employee id and salary
   Id  Salary
1   2   25000

まとめ

df[df['列名'] == df['列名'].min()]というパターンは、最小値に一致する行を抽出する際の定番テクニックです。同じ考え方でmax()に置き換えれば最大値の行も抽出できます。また、idxmin()やnsmallest()といったメソッドでも同様の結果が得られるため、目的や可読性に応じて使い分けるとよいでしょう。