Pandas｜数値のデータ抽出の方法まとめ

困っている人

この記事で解決できること

データの前処理や分析をする時には、特定の条件に一致したデータ（数値）だけを抽出したい場面がよくあります。

この記事では、Pandasを使ってDataFrameの特定の列や行、あるいは特定の条件に一致するデータ（数値）を抽出する方法について説明していきます。

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PandasのインポートとExcelファイル読み込み

import pandas as pd
fruits_df = pd.read_excel('/content/fruits_20201019.xlsx')
fruits_df

1.pandasのインポート
2.データフレーム（fruits_df）へExcelファイルの読み込み
3.データフレーム（fruits_df）を表示

fruits_df1 = fruits_df[fruits_df.販売数 == 90]
fruits_df1

1.販売数が”90”と一致する行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df1）を表示

fruits_df2 = fruits_df[fruits_df.販売数 < 50]
fruits_df2

1.販売数が”50より少ない”行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df2）を表示

fruits_df3 = fruits_df[fruits_df.販売数 >= 50]
fruits_df3

1.販売数が”50以上”の行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df3）を表示

fruits_df4 = fruits_df[(fruits_df['フルーツ']=='りんご') & (fruits_df['販売数']<=90)]
fruits_df4

1.フルーツが”りんご”、販売数が”90以下”に一致する行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df4）を表示

fruits_df5 = fruits_df[(fruits_df['フルーツ']=='りんご') | (fruits_df['販売数']>=50)]
fruits_df5

1.フルーツが”りんご”、販売数が”50以上”に一致する行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df5）を表示

fruits_df6 = fruits_df.query('販売数 == 90')
fruits_df6

1.販売数が”90”に一致する行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df6）を表示

fruits_df7 = fruits_df.query("販売数 == ['10', '90']")
fruits_df7

1.販売数が”10”、”90″に一致する行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df7）を表示

fruits_df8 = fruits_df.query('販売数 < 50')
fruits_df8

1.販売数が”50より小さい”行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df8）を表示

fruits_df9 = fruits_df.query('50 < 販売数 < 80')
fruits_df9

1.販売数が”50より大きい”、かつ”80より小さい行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df9）を表示

fruits_df10 = fruits_df.query("販売数 >= 50 & フルーツ == 'りんご'")
fruits_df10

1.販売数が”50以上”、かつフルーツが”りんご”に一致する行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df10）を表示

fruits_df11 = fruits_df.query("販売数 >= 80 | フルーツ == 'みかん'")
fruits_df11

1.販売数が”80以上”、またはフルーツが”みかん”に一致する行のみデータ抽出
2.データフレーム（fruits_df11）を表示