Pandas のデータ選択をマスターする

はじめに

この実験では、Python の人気のあるデータ分析および操作ライブラリである Pandas を使用して、DataFrame から特定のデータを選択する方法を学びます。このチュートリアルではタイタニック号のデータセットを使用します。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

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これは Guided Lab です。学習と実践を支援するためのステップバイステップの指示を提供します。各ステップを完了し、実践的な経験を積むために、指示に注意深く従ってください。過去のデータによると、この初級レベルの実験の完了率は 98%です。学習者から 100% の好評価を得ています。

必要なライブラリとデータのインポート

まず、Pandas ライブラリとタイタニック号のデータセットをインポートする必要があります。

## Import pandas library
import pandas as pd

## Load the Titanic dataset
titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv")
titanic.head()

単一の列を選択する

単一の列を選択するには、関心のある列名に角括弧 [] を使用します。

## Select the 'Age' column
ages = titanic["Age"]

## Display the first 5 rows
ages.head()

複数の列を選択する

複数の列を選択するには、選択角括弧 [] の中に列名のリストを使用します。

## Select the 'Age' and 'Sex' columns
age_sex = titanic[["Age", "Sex"]]

## Display the first 5 rows
age_sex.head()

特定の行をフィルタリングする

条件式に基づいて行を選択するには、選択角括弧 [] の中に条件を使用します。

## Filter rows where 'Age' is greater than 35
above_35 = titanic[titanic["Age"] > 35]

## Display the first 5 rows
above_35.head()

特定の行と列を選択する

一度に行と列を選択するには、loc または iloc 演算子を使用します。

## Select 'Name' of passengers older than 35
adult_names = titanic.loc[titanic["Age"] > 35, "Name"]

## Display the first 5 rows
adult_names.head()

まとめ

この実験では、Pandas の DataFrame からデータを選択およびフィルタリングする方法を学びました。単一または複数の列を選択する方法、特定の条件に基づいて行をフィルタリングする方法、および特定の行と列を選択する方法を学びました。これらの操作は、Pandas を使ったデータ分析と操作において基本的なものです。

Pandas におけるデータ選択