Pandasのisinとcontainsの使い方

Pandasのisinとcontainsの基本的な使い方

Pandasのisinとcontainsは、データフレームやシリーズの要素が特定の値を含むかどうかをチェックするための便利なメソッドです。

isinの使い方

isinメソッドは、特定の値がデータフレームやシリーズに存在するかどうかを確認します。以下に例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 'A'列に2が存在するか確認
print(df['A'].isin([2]))

このコードは、’A’列の各要素が2であるかどうかを確認し、ブール値のシリーズを返します。

containsの使い方

一方、containsメソッドは、文字列が特定のパターンを含むかどうかを確認します。以下に例を示します。

# 'B'列に'b'が含まれるか確認
print(df['B'].str.contains('b'))

このコードは、’B’列の各要素が’b’を含むかどうかを確認し、ブール値のシリーズを返します。

これらのメソッドは、データのフィルタリングや条件抽出に非常に便利です。次のセクションでは、これらのメソッドを使った具体的な例を見ていきましょう。

isinとcontainsの違い

Pandasのisinとcontainsは、データフレームやシリーズの要素が特定の値を含むかどうかをチェックするためのメソッドですが、それぞれ異なる目的と使用方法があります。

isin

isinメソッドは、データフレームやシリーズの要素が指定した値のリストに含まれているかどうかを確認します。つまり、isinは複数の値を一度にチェックするのに便利です。

# 'A'列の要素が1または3であるかどうかを確認
print(df['A'].isin([1, 3]))

contains

一方、containsメソッドは、データフレームやシリーズの文字列要素が特定のパターンを含むかどうかを確認します。つまり、containsは文字列の一部が一致するかどうかをチェックするのに便利です。

# 'B'列の要素が'a'または'c'を含むかどうかを確認
print(df['B'].str.contains('a|c'))

これらの違いを理解することで、データのフィルタリングや条件抽出をより効率的に行うことができます。次のセクションでは、これらのメソッドを使った実践的な例を見ていきましょう。

実践的な例：条件抽出と時系列データの分析

Pandasのisinとcontainsメソッドは、実際のデータ分析において非常に便利です。以下に、これらのメソッドを使った実践的な例を示します。

条件抽出

isinとcontainsは、特定の条件に一致するデータを抽出するのに役立ちます。例えば、特定の商品を購入した顧客のデータを抽出したい場合、isinメソッドを使用できます。

# 商品IDのリスト
product_ids = ['P123', 'P456', 'P789']

# 商品IDがproduct_idsに含まれる顧客データを抽出
customers = df[df['ProductID'].isin(product_ids)]

同様に、特定の文字列を含むデータを抽出したい場合、containsメソッドを使用できます。

# 'gmail'を含むメールアドレスを持つ顧客データを抽出
gmail_customers = df[df['Email'].str.contains('gmail')]

時系列データの分析

isinとcontainsは、時系列データの分析にも役立ちます。例えば、特定の期間（例えば、特定の月や四半期）のデータを抽出したい場合、isinメソッドを使用できます。

# '2023-04'のデータを抽出
april_data = df[df['Date'].dt.to_period('M').isin(['2023-04'])]

これらのメソッドを使うことで、データのフィルタリングや条件抽出を効率的に行うことができます。これらのテクニックを活用して、データ分析の幅を広げてみてください。