Python プログラミング

【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。

 

本記事の学習目標

  • データを読み込む。
  • loc関数の使い方を理解する。

 

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:行や列の名前を使って要素を切り出す。

 

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。

 

・Dataframe.loc["行ラベル名", "列ラベル名"]

このように指定することで指定した行、列の要素が出力されます。

Dataframe.loc["行ラベル名1", "行ラベル名2",・・・], ["列ラベル名1","列ラベル名2"・・・]

このように複数の行、列を指定することもできます。

 

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。

 

loc関数:行や列の名前を使って要素を切り出す。

 

・Dataframe.loc["行ラベル名", "列ラベル名"]

このように指定することで指定した行、列の要素が出力されます。

Dataframe.loc["行ラベル名1", "行ラベル名2",・・・], ["列ラベル名1","列ラベル名2"・・・]

このように複数の行、列を指定することもできます。

 

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。

 

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