queryメソッドの基本概要
Pandasのqueryメソッドは、データフレームから特定の条件を満たす行を抽出するための強力なツールです。このメソッドは文字列形式のクエリを受け取り、そのクエリに一致する行を含む新しいデータフレームを返します。
基本的な使用法は以下の通りです：
df.query('条件式')
ここで、dfはデータフレームで、’条件式’は行をフィルタリングするための条件を表します。条件式は列名と値を比較する式で、比較演算子（<、>、==、!=など）を使用します。
例えば、次のように使用することができます：
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 6),
'B': range(10, 60, 10)
})
df.query('A > B')
このコードは、列’A’の値が列’B’の値より大きいすべての行を抽出します。この場合、結果のデータフレームは空になります。
以上がPandasのqueryメソッドの基本的な使用法となります。次のセクションでは、queryメソッドを使って変数を使用する方法について説明します。
変数を使用するqueryメソッドの使い方
Pandasのqueryメソッドは、Pythonの変数をクエリ文字列内で使用することも可能です。これにより、動的なクエリを作成することができます。
変数をクエリに使用するには、@記号を変数名の前に付けます。以下に例を示します：
value = 30
df.query('B > @value')
このコードは、列’B’の値が変数valueの値より大きいすべての行を抽出します。この場合、valueは30なので、列’B’の値が30より大きい行が抽出されます。
また、複数の変数をクエリに使用することも可能です。例えば：
value1 = 20
value2 = 40
df.query('@value1 < B < @value2')
このコードは、列’B’の値がvalue1より大きく、かつvalue2より小さいすべての行を抽出します。この場合、value1は20、value2は40なので、列’B’の値が20より大きく40より小さい行が抽出されます。
以上が、Pandasのqueryメソッドで変数を使用する方法になります。次のセクションでは、queryメソッドを使って複数の条件を組み合わせる方法について説明します。
複数の条件を組み合わせる
Pandasのqueryメソッドは、複数の条件を組み合わせてデータをフィルタリングすることも可能です。これにより、より複雑なクエリを作成することができます。
複数の条件を組み合わせるには、論理演算子（&（AND）、|（OR）、~（NOT））を使用します。以下に例を示します：
df.query('A > 2 & B < 50')
このコードは、列’A’の値が2より大きく、かつ列’B’の値が50より小さいすべての行を抽出します。
また、複数の条件を括弧で囲むことで、条件の評価順序を制御することも可能です。例えば：
df.query('(A > 2 & B < 50) | A == 1')
このコードは、列’A’の値が2より大きく、かつ列’B’の値が50より小さい行、または列’A’の値が1の行を抽出します。
以上が、Pandasのqueryメソッドで複数の条件を組み合わせる方法になります。次のセクションでは、カラム名にスペースが含まれる場合のqueryメソッドの使用方法について説明します。
カラム名にスペースが含まれる場合のqueryメソッドの使用
Pandasのデータフレームでは、カラム名にスペースが含まれている場合でも、queryメソッドを使用してデータをフィルタリングすることが可能です。ただし、その際にはカラム名をバッククォート（`）で囲む必要があります。
以下に例を示します：
df = pd.DataFrame({
'A column': range(1, 6),
'B column': range(10, 60, 10)
})
df.query('`A column` > 2')
このコードは、列’A column’の値が2より大きいすべての行を抽出します。
また、変数と組み合わせて使用することも可能です。例えば：
value = 30
df.query('`B column` > @value')
このコードは、列’B column’の値が変数valueの値より大きいすべての行を抽出します。
以上が、Pandasのqueryメソッドでカラム名にスペースが含まれる場合の使用方法になります。この方法を使えば、どんなカラム名でもqueryメソッドを使用してデータをフィルタリングすることが可能です。