![[pandas] インデクス属性](https://python.atelierkobato.com/wp-content/uploads/network.jpg)
インデクス属性
Series や DataFrame には、要素を抽出するためのインデクス属性 (loc, iloc, at, iat) が備えられています。
loc, iloc
Series や DataFrame の要素の参照方法は、時としてユーザーを混乱させることがあります。たとえば、次のように偶数ラベルを付した Series オブジェクトを生成したとします。
# PANDAS_SERIES_LOC
# In[1]
# Seriesオブジェクトを生成
data = pd.Series(["apple", "orange", "banana", "grape", "strawberry"],
index = {2, 4, 6, 8, 10})data[2] によるアクセスはラベル 2 にマップされた要素 "apple" を取得します (ディクショナリでいえばキー 2 に対応する値 "apple" を取り出すことに対応します)。
# In[2]
print(data[2])apple
しかし、data[1] と記述すると、1 というキーは存在しないので KeyError を発生します。
# In[3]
print(data[1])KeyError: 1
そうすると、data[1:3] のようなスライス表記もエラーを返しそうですが、実際には予想に反して 2 番目と 3 番目の要素を抽出します。
# In[4]
print(data[1:3])4 orange 6 banana dtype: object
スライス表記は一般的な Python や NumPy と同じく、各要素に連番 0, 1, 2, 3, ... を割り当てる方式でアクセスするからです。このようなスタイル混合は様々なミスを引き起こす要因となるので、アクセスのスタイルを明確にするために、loc と iloc という属性が用意されています。
loc属性はラベルを介して要素にアクセスします：
# In[5]
# ラベルを使ってスライス
print(data.loc[2:5])2 apple 4 orange dtype: object
iloc属性は従来の Python スタイルにしたがって要素にアクセスします：
# In[6]
# 従来のPython方式でスライス
print(data.iloc[2:5])6 banana 8 grape 10 strawberry dtype: object
DataFrame における loc と iloc 属性の使い方も確認しておきましょう。
次のコードで東北地方の面積と人口の表を作成します (Wikipedia から抜粋した 2015年の国勢調査にもとづくデータです)。
# PANDAS_DATAFRAME_LOC
# In[1]
# 東北地方の県別面積一覧(平方キロメートル)
area = pd.Series({"岩手":15275,
"福島":13784,
"秋田":11638,
"青森":9646,
"山形":9323,
"宮城":7282})
# 東北地方の県別人口一覧(人)
pop = pd.Series({"岩手":1279594,
"福島":1914039,
"秋田":1023119,
"青森":1308265,
"山形":1123891,
"宮城":2333899})
# 列ラベルの割り当て
columns = {"面積":area, "人口":pop}
# DataFrameを作成
data = pd.DataFrame(columns)
print(data)面積 人口 岩手 15275 1279594 福島 13784 1914039 秋田 11638 1023119 青森 9646 1308265 山形 9323 1123891 宮城 7282 2333899
DataFrame の loc属性は行ラベルと列ラベルを使ってデータにアクセスします。たとえば、秋田県の人口を参照したいときは次のように記述します。
# In[2]
# 秋田県の人口密度を取得
print(data.loc["秋田", "人口"])1023119
山形県の面積を取得する場合は次のように記述します。
# In[3]
# 山形県の面積を取得
print(data.loc["山形", "面積"])9323
スライスを使って複数項目を参照することもできます。
# In[4]
# 福島、秋田、青森の面積と人口を取得
print(data.loc["福島":"青森"])面積 人口 福島 13784 1914039 秋田 11638 1023119 青森 9646 1308265
実行結果を見てわかるように、ラベルによるスライスは NumPy 配列のインデックスによるスライスとは異なり、指定ラベルに対応する要素をすべて返します。
コロン (:) を使って行や列を参照することもできます。
たとえば、面積一覧が欲しい場合は次のように記述します。
# In[5]
# 東北地方の面積一覧を取得
print(data.loc[:, "面積"])岩手 15275 福島 13784 秋田 11638 青森 9646 山形 9323 宮城 7282 Name: 面積, dtype: int64
DataFrame の iloc属性は行と列に割り振られた連番 (暗黙的インデクス) を使ってデータにアクセスします。つまり NumPy の二次元配列と同じアクセススタイルとなります。たとえば、秋田県の人口密度にアクセスする場合は以下のように記述します。
# In[6]
# 秋田県の人口密度を取得
print(data.iloc[2, 0])11638
ある行や列を参照したい場合なども、NumPy のアクセス方式に準じます。たとえば、青森県の面積と人口密度にアクセスしたい場合は data.iloc[3, :] と記述します。
# In[7]
# 秋田県の面積と人口密度を取得
print(data.iloc[3, :])面積 9646 人口 1308265 Name: 青森, dtype: int64
このとき、コードPD_16-7 の実行結果にあるように、参照した行のラベルも Name として表示されます。
at, iat
at と iat は１つの要素しか参照できないという点を除いて、それぞれ loc, iloc と同じはたらきをします。loc, iloc があれば事足りるので、at, iat を積極的に使用する利点は特にありませんが、一応以下に使用例を載せておきます。最初に四国の各県の面積と人口の表を作成しておきます。
# PANDAS_AT
# In[1]
# 四国の県別面積一覧(平方キロメートル)
area = pd.Series({"徳島":4147,
"香川":1877,
"愛媛":5676,
"高知":7104})
# 四国の県別人口一覧(人)
pop = pd.Series({"徳島":755733,
"香川":976263,
"愛媛":1385262,
"高知":728276})
# 列ラベルの割り当て
columns = {"面積":area, "人口":pop}
# DataFrameを作成
data = pd.DataFrame(columns)
print(data)面積 人口 徳島 4147 755733 香川 1877 976263 愛媛 5676 1385262 高知 7104 728276
at を使って愛媛県の面積にアクセスしてみます。
# In[2]
# 愛媛県の面積を取得
print(data.at["愛媛", "面積"])5676
iat は 0 から始まる連番ラベルでアクセスします。
たとえば、香川県の人口を参照する場合は次のように記述します。
# In[3]
# 香川県の人口を取得
print(data.iat[1, 1])976263