【Python】locの使い方

プログラミングを学ぶ人「loc関数ってどうやって使うの？」

こんな方に向けた記事です。

今回はPythonでデータ分析をする際に必ず必要なloc関数について一緒に勉強していきましょう。

ilocに関してこちらの記事で紹介しているので是非御覧ください。

loc関数の使い方

今回はscikit learnに収録されているIris dataを使って勉強していきましょう。

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.datasets import load_iris

まずはIris dataをscikit learnからインポートします。

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df["label"] = [iris.target_names[i] for i in iris.target]
df.head()

Iris dataを読み込むことができました。

df.shape
#(150,5)

データの概要を確認します。本データは150列、5行から成っていることがわかります。

loc関数は、行と列のラベル名を指定して1つの要素、もしくは範囲を指定して複数の要素を参照することができます。

実際には次のような使い方をします。

それでは先程インポートしたIrisデータを用いて実践してみましょう。

行の取り出し

#１行目を取り出す
df.loc[1]

このように一行目を取り出すことができました。

#行が1、列がseptal widthを取り出す
df.loc[1, 'sepal width (cm)']
#3

一つの要素を指定して出力することが出来ました。

#１〜４行目をまとめて取り出す
df.loc[1:4]

列の取り出し

次は列の取り出しを実践してみましょう。

# "sepal length (cm)"列をすべて取り出す
df.loc[:,"sepal length (cm)"]

このようにseptal lengthの列全てを取り出すことができました。

# 行を指定しないとエラーになります。
df.loc["sepal length (cm)"]

列を取り出す場合は必ず行を指定する必要があります。行を指定せずに出力しようとするとエラーになるので注意が必要です。

# "sepal length"、"sepal width"列を0~4列取り出す 
df.loc[:4,["sepal length (cm)","sepal width (cm)"]]

指定した行、列を自由自在に出力することができます。

さいごに

今回はPythonの基本的なloc関数について一緒に勉強しました。

それぞれ概念自体の理解はとっつきにくいと思います。

具体例で実際にイメージしながらじっくりと理解していくのが良いと思います。

機械学習はプログラミング言語のPythonを用いれば、今持っている自分のパソコンですぐに実践することができます。

英語論文になっている手法もしっかりと勉強すれば、自分のパソコンで出来ます。

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