ilocとは何か
Pandasのilocは、データフレームの行や列を整数ベースの位置で選択するためのインデクサです。ilocは「integer location」の略で、これはその機能をよく表しています。
具体的には、ilocを使用すると、以下のような操作が可能です：
- 単一の行または列を選択する
- 行または列の範囲を選択する
- 特定の行と列の交差点にある値を選択する
これらの操作はすべて、行と列の位置（つまり、0から始まるインデックス）に基づいています。これは、ラベルベースの選択を提供するlocインデクサとは対照的です。
次のセクションでは、列名を使用してilocを使用する方法について説明します。これにより、ilocの強力な機能を最大限に活用することができます。
列名を使用してilocを使用する方法
ilocは基本的には整数ベースのインデクシングを提供しますが、列名を使用してilocを活用する方法もあります。そのためには、まず列名をその位置（つまり、整数のインデックス）に変換する必要があります。以下にその方法を示します。
まず、Pandasのデータフレームを作成します：
import pandas as pd
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
このデータフレームでは、列名は ‘A’, ‘B’, ‘C’ で、それぞれの列名の位置は 0, 1, 2 です。
列名 ‘B’ の位置を取得するには、以下のようにします：
column_position = df.columns.get_loc('B')
これで、column_position は ‘B’ の位置（つまり、1）を持っています。これをilocで使用することができます：
df.iloc[:, column_position]
これにより、’B’ 列のすべての行が選択されます。
この方法を使用すると、列名を直接使用してilocを活用することができます。これは、特に列の順序が変更されたり、新しい列が追加されたりした場合に便利です。列名がわかっていれば、その列を選択することができます。次のセクションでは、ilocとlocの違いについて説明します。これにより、これらのインデクサをいつ、どのように使用するかがより明確になります。
ilocとlocの違い
Pandasのilocとlocは、データフレームからデータを選択するための2つの主要なインデクサです。これらは似ていますが、重要な違いがあります。
-
ilocは整数ベースの位置に基づいてデータを選択します。これは、0から始まるインデックスを使用して行や列を選択します。例えば、df.iloc[0, 1]は、最初の行と2番目の列の交差点にある値を選択します。 -
一方、
locはラベルベースの位置に基づいてデータを選択します。これは、行と列のラベルを使用してデータを選択します。例えば、df.loc[0, 'B']は、ラベルが0の行とラベルが’B’の列の交差点にある値を選択します。
これらの違いは、行や列の順序が変更されたり、新しい行や列が追加されたりした場合に特に重要です。ilocは常に絶対的な位置を参照するのに対し、locはラベルを参照するため、データフレームの構造が変わっても選択されるデータは変わりません。
次のセクションでは、これらのインデクサを使用した実用的な例を提供します。これにより、ilocとlocの使い方をより深く理解することができます。
実用的な例
以下に、ilocとlocの使用例を示します。
まず、以下のようなデータフレームを作成します：
import pandas as pd
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
このデータフレームでは、列名は ‘A’, ‘B’, ‘C’ で、それぞれの列名の位置は 0, 1, 2 です。
ilocの使用例
- 最初の行を選択する：
df.iloc[0]
- 最初の列を選択する：
df.iloc[:, 0]
- 最初の行と最初の列の交差点にある値を選択する：
df.iloc[0, 0]
locの使用例
- ラベルが0の行を選択する：
df.loc[0]
- ‘A’列を選択する：
df.loc[:, 'A']
- ラベルが0の行と’A’列の交差点にある値を選択する：
df.loc[0, 'A']
これらの例から、ilocとlocがどのように動作し、それぞれがどのような場合に便利であるかがわかると思います。これらのインデクサを理解し、適切に使用することで、Pandasでのデータ操作がより簡単になります。