Pythonのpandas Seriesでインデックスを使って要素にアクセスする方法（デフォルト・カスタム両方に対応）

pandasのSeriesでは、デフォルトのインデックス値が使われている場合、通常のインデックス指定によって要素にアクセスできます。一方、インデックスをカスタマイズしている場合は、そのカスタムインデックスをキーとして渡すことで要素にアクセスし、コンソールに表示することが可能です。

ここでは、実際のコード例をもとに、それぞれのアクセス方法を詳しく見ていきましょう。

サンプルコード

import pandas as pd
my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45]
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("The series contains following elements")
print(my_series)
print("Accessing elements using customized index")
print(my_series['mn'])
print("Accessing elements using customized index")
print(my_series['az'])

実行結果

The series contains following elements
ab  34
mn  56
gh  78
kl  90
wq  123
az  45
dtype: int64
Accessing elements using customized index
56
Accessing elements using customized index
45

コードの解説

• まず必要なライブラリをインポートし、扱いやすいように別名（エイリアス）を付けています。

• データ値のリストを作成し、これを後ほどpandasライブラリの「Series」関数にパラメータとして渡します。

• 次に、カスタマイズしたインデックス値をあらかじめリストとして用意しておきます。

• Seriesを作成する際に、データのリストとインデックスのリストをパラメータとして渡します。

• 作成したSeriesをコンソールに出力して内容を確認します。

• インデックスがカスタマイズされているため、series_name['index_name'] のようにインデックス名を指定することで、対応する値にアクセスできます。

• 取得した値はコンソールに出力されます。上記の例では 'mn' を指定すると 56、'az' を指定すると 45 が返されています。

補足：loc と iloc の使い分け

カスタムインデックスを持つSeriesでは、明示的に .loc[] を使えばラベル（カスタムインデックス）でのアクセス、.iloc[] を使えば位置（0から始まる番号）でのアクセスが可能です。たとえば my_series.loc['mn'] は 56 を、my_series.iloc[1] も同じく 56 を返します。用途に応じて使い分けると、より意図が明確なコードになります。