【Python】Pandasのiloc[]で行を抽出する方法をわかりやすく解説

Pandasは、Pythonにおけるデータ処理やデータ分析で広く利用されている代表的なライブラリです。本記事では、DataFrameから行や列をフィルタリングして必要なデータだけを読み出すことができる .iloc メソッドの使い方について、具体例を交えながら詳しく解説します。

ilocメソッドとは

iloc メソッドは、整数ベースのインデックス（位置指定）によってデータを処理します。このインデックスは、元のデータセットに含まれている場合もあれば、そうでない場合もあります。行については先頭行がインデックス0、次の行が1というように割り当てられます。同様に、列も先頭列がインデックス0、次が1となります。

使用するデータセット

今回の解説では、以下のアヤメ（Iris）データセットを使用します。

Id                SepalLengthCm ...    PetalLengthCm    PetalWidthCm
Iris-setosa-1             5.1 ...              1.4          0.2
Iris-setosa-2             4.9 ...              1.4          0.2
Iris-setosa-3             4.7 ...              1.3          0.2

単一の行を選択する

iloc を使えば、インデックスとなる整数を指定するだけで、単一の行も複数の行も自由に選択できます。以下の例では、行番号0と行番号1のデータをそれぞれ個別に取得しています。

コード例

import pandas as pd

# CSVファイルからデータフレームを作成
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")

row0 = data.iloc[0]
row1 = data.iloc[1]
print(row0)
print(row1)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Id            Iris-setosa-1
SepalLengthCm           5.1
SepalWidthCm            3.5
PetalLengthCm           1.4
PetalWidthCm            0.2
Name: 0, dtype: object

Id            Iris-setosa-2
SepalLengthCm           4.9
SepalWidthCm              3
PetalLengthCm           1.4
PetalWidthCm            0.2
Name: 1, dtype: object

複数の行をまとめて選択する

スライス表記を使うことで、必要な範囲の行を一度にまとめて抽出することも可能です。以下の例では、行番号4〜7までの複数行を一括して取得しています。なお、スライスの場合は終了位置のインデックス自体は含まれない点に注意してください。

コード例

import pandas as pd

# CSVファイルからデータフレームを作成
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")

rows = data.iloc[4:8]
print(rows)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

   Id                 SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm
4   Iris-setosa-5               5.0           3.6            1.4           0.2
5   Iris-versicolor-51          7.0           3.2            4.7           1.4
6   Iris-versicolor-52          6.4           3.2            4.5           1.5
7   Iris-versicolor-53          6.9           3.1            4.9           1.5

行と列を同時に選択する

iloc の強力なポイントは、行と列を同時に指定できることです。「行の範囲, 列の範囲」の形式でカンマ区切りで指定するだけで、必要な部分だけを柔軟に切り出せます。

コード例

import pandas as pd

# CSVファイルからデータフレームを作成
data = pd.read_csv("D:\\Iris_readings.csv")

rows_columns = data.iloc[4:8, 0:2]
print(rows_columns)

実行結果

上記のコードを実行すると、行番号4〜7かつ列番号0〜1（Id列とSepalLengthCm列）のデータのみが出力されます。

   Id                 SepalLengthCm
4   Iris-setosa-5               5.0
5   Iris-versicolor-51          7.0
6   Iris-versicolor-52          6.4
7   Iris-versicolor-53          6.9

まとめ

Pandasの .iloc[] を使えば、整数ベースのインデックス指定だけで、単一行・複数行・特定の行列範囲など、DataFrameからあらゆる形でデータを抽出できます。ラベル名ではなく位置でアクセスしたい場面で非常に便利なので、ぜひ使いこなせるようにしておきましょう。