Pandas DataFrameから条件指定でのデータ抽出(複数条件、範囲指定、日時・日付・年月日での抽出など)

DataFrameではSeriesと同様にある条件を満たすデータだけを抽出することができます。この章では、様々な条件指定でのデータ抽出の方法をみていきましょう。

まずは前章と同じCSVファイル「T_Sales_Header.csv」からデータを読み込みます。（※CSVファイルは左のリンクから取得してください。）合わせてインデックスも指定します。

取り込んだデータを変数df_salesに格納し、その中身を確認すると、

In [1]: import pandas as pd
...: df_sales=pd.read_csv("T_Sales_Header.csv",index_col=["Sales_No"])
...: df_sales

Out[1]:

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単一条件指定してDataFrameからデータ抽出（日時・日付・年月日での抽出）

最初に１つの条件を指定してDataFrameからデータを抽出する方法を試してみます。

列“Customer_ID”の値がC01の明細を抽出してみましょう。次のようにDataFrameに対して、列“Customer_ID”の値がC01となる条件を指定すると、各行について条件を満たすか否かを判定し、True/Falseで結果が返ってきます。

In [2]: df_sales["Customer_ID"] == "C01"

Out[2]:

Seriesの時と同様、この条件を[ ] の中に挿入します。すると、条件を満たすTrueの行の情報のみが表示されます。

In [3]: df_sales[df_sales["Customer_ID"] == "C01"]

Out[3]:

次に、日付で条件を指定し、日付がある範囲に収まるものを抽出してみましょう。

まずは事前準備として、先ほどのCSVのデータをDataFrameに読み込んだ際、日付は文字列型になっていますので、まずは日付型に変換します。

日付型への変換は、pd.to_datetimeを利用します。引数として日付に変換したい文字列、ここでは列"Sales_Date"の値なので、df_sales["Sales_Date"]を渡します。

In [4]: df_sales["Sales_Date"] = pd.to_datetime(df_sales["Sales_Date"])

そして列"Sales_Date"の値を確認すると、” dtype: datetime64[ns]”と日付型になっていることがわかります。

In [5]: df_sales["Sales_Date"]

Out[5]:

さらに事前準備として、日付や時刻に対して様々な操作をすることができるdatetimeモジュールから、datetimeクラスをインポートしておきます。

In [6]: from datetime import datetime

以上で準備が終わりましたので、それでは、列”Sales_Date”の値が2018/07/11以降の行の情報を抽出してみましょう。

まずはdatetimeを利用してdatetimeオブジェクトを作成します。

datetime(年, 月, 日, [時, 分, 秒, マイクロ秒])

ここでは2018/07/11以降の日付の行を抽出するので、比較対象となる2018/07/11のdatetimeオブジェクトを作成します。

datetimeに対して、引数として年2018、月7、日11を渡します。時～マイクロ秒までの引数は省略可能です。

そして、列“Sales_Date”の日付が2018/07/11以降となる条件式「df_sales["Sales_Date"] > datetime(2018, 7, 11)」を作成し、この条件式を[ ] の中に挿入します。

すると、条件を満たす行の情報が表示されました。

In [7]: df_sales[df_sales["Sales_Date"] > datetime(2018, 7, 11)]

Out[7]:

複数条件/範囲を指定してDataFrameからデータ抽出

次は、複数の条件を指定してDataFrameからデータを抽出する方法を試してみましょう。

まずは注意点が3つあります。

１つ目は、利用する論理演算子が異なるということです。複数の条件を指定するには、条件文同士を論理演算子で繋げる必要がありました。

「10. 条件分岐（If文）」の章では、複数の条件を指定する場合、全ての条件を満たすものを抽出するには論理演算子andを用いて、いずれかの条件を満たすものを抽出するにはorを用いて、条件文同士を繋いでいました。

また他の論理演算子としてnotがあり、 not以降の条件式がTrueの時にFalse、Falseの時にTrueを返すというように、条件を反転させるものもありました。

但し、ここでは論理演算子andの代わりに&（アンパサンド）、orの代わりに|（バーティカルバー）、notの代わりに~（チルダ）を用いる必要があります。

２つ目は、比較演算子を使うときは条件ごとに括弧で囲む必要があります。括弧が無いとエラーになります。

３つ目は、条件文が３つ以上ある場合、演算子の優先順位に気を付ける必要があるということです。

優先順位が高い順から、~ (not)、& (and)、| (or)となり、順番によって結果が異なってきます。これを避ける為、予め優先したい処理を() 括弧で括った方が良いです。

これらの注意点を踏まえて、実際の例をみてみましょう。

まず始めに、| (or)を使って、Customer_IDがC01、もしくは、C03の情報を取得します。

注意点を踏まえて、比較演算子を使った条件文「df_sales["Customer_ID"]=="C01"」、「df_sales["Customer_ID"]=="C03"」をそれぞれ括弧で括り、また論理演算子は、| (or)を使って２つの条件文を繋げます。

In [8]: df_sales[(df_sales["Customer_ID"] == "C01") |
...: (df_sales["Customer_ID"] == "C03")]

Out[8]:

次に&(AND)を使って、Customer_IDがC03、かつ、Sales_Dateが2018/07/1以降の情報を抽出してみましょう。

In [9]: df_sales[(df_sales["Customer_ID"] == "C03") &
...: (df_sales["Sales_Date"] > datetime(2018, 7, 1))]

Out[9]:

また~(NOT)を使って、Customer_IDがC03以外、かつ、Sales_Dateが2018/07/1以降の情報を抽出します

In [10]: df_sales[~(df_sales["Customer_ID"] == "C03") &
...: (df_sales["Sales_Date"] > datetime(2018, 7, 1))]

Out[10]:

今度は３つの条件を繋げた例をみてみます。

Customer_IDがC03以外、もしくは、Sales_OrgがQ01のデータの中で、さらにSales_Dateが2018/06/29以前の情報を抽出します。

この場合、「Customer_IDがC03以外、もしくは、Sales_OrgがQ01のデータ」に当たる箇所が処理の１つの括りとなりますので、( ) 括弧で括ります。

In [11]: df_sales[(~(df_sales["Customer_ID"] == "C03") |
...: (df_sales["Sales_Org"] == "Q01")) &
...: (df_sales["Sales_Date"] < datetime(2018, 6, 29))]

Out[11]:

この場合、括弧を付けないと処理の優先順位が変わってきます。

In [12]: df_sales[~(df_sales["Customer_ID"] == "C03") |
...: (df_sales["Sales_Org"] == "Q01") &
...: (df_sales["Sales_Date"] < datetime(2018, 6, 29))]

Out[12]: