【pandas】DataFrameの行・列・要素を指定・抽出する方法（loc・iloc・at・iatの使い方）

2021年6月9日
2023年10月7日
pandas
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pandas

今回はデータフレームで行・列・要素を指定して取得する方法をまとめてみました。

主な方法は4つ「loc・iloc・at・iat」です。

それぞれでできることやできないことがあるので一つ一つ見ていきましょう。

今回は以下のデータフレームを使っていきます。

df = pd.DataFrame(
    data={'col1': [10, 20, 30, 40], 
          'col2': [50, 60, 70, 80],
          'col3': ['a', 'b', 'c', 'd']},
    index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4']
)

df

df = pd.DataFrame(

data={'col1': [10, 20, 30, 40],

'col2': [50, 60, 70, 80],

'col3': ['a', 'b', 'c', 'd']},

index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4']

)

1 loc・iloc・at・iatの特徴
2 行を指定する方法
- 2.1 最終行を指定する方法
- 2.2 行をスライスする方法
3 列を指定する方法
- 3.1 最終列を取得する方法
- 3.2 列をスライスする方法
4 行と列をスライスする方法
5 要素を指定する方法
6 まとめ

loc・iloc・at・iatの特徴

メソッド	引数	取得できるもの	スライス	条件抽出
loc	行名・列名	行・列・要素	〇	〇
iloc	行番号・列番号	行・列・要素	〇	〇
at	行名・列名	要素のみ	×	×
iat	行番号・列番号	要素のみ	×	×

行番号や列番号は行・列に対して0、1、…と自動的に割り振られています。

上のDataFrameの場合行番号は0～3、列番号は0～2になります。

おそらく、locはlocationでiはindexという意味なんだと思います。

なので、iがついているものは番号で指定するということでしょう。

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行を指定する方法

df.loc[行名]
df.iloc[行番号]
at、iatは使えない

例えば、1行目を指定する方法は2つです。row1の行番号は0です。

#行名を渡す
df.loc['row1']

#行番号を渡す
df.iloc[0]

#出力
col1    10
col2    50
col3     a
Name: row1, dtype: object

#行名を渡す

df.loc['row1']

#行番号を渡す

df.iloc[0]

#出力

col1 10

col2 50

col3 a

Name: row1, dtype: object

最終行を指定する方法

ilocの場合は行番号を渡しているので、－1を指定すると最終行を取得することができます。

リストのインデックスと似ていますね。

#最終行を指定
df.iloc[-1]

#出力結果
col1    40
col2    80
col3     d
Name: row4, dtype: object

#最終行を指定

df.iloc[-1]

#出力結果

col1 40

col2 80

col3 d

Name: row4, dtype: object

行をスライスする方法

df.loc[ 行名 : 行名 ]
df.iloc[ 行番号 : 行番号 ]
at、iatは使えない

#行名でスライス
df.loc['row2':'row3']

#行番号でスライス
df.iloc[1:3]

#行名でスライス

df.loc['row2':'row3']

#行番号でスライス

df.iloc[1:3]

リストのスライスと同じ様にコロン（：）を使って書きます。

#負のインデックスは逆にスライス
df.iloc[-3:-1]

1 2	#負のインデックスは逆にスライス df.iloc[-3:-1]

データフレームの行のスライス

列を指定する方法

df[列名]
df.loc[:, 列名]
df.iloc[:, 列番号]
at、iatは使えない

locやilocの引数は行→列の順になっています。

コロン（：）だけ書かれているのはすべての行を指定するという意味です。

例えば、col2を指定するときは3通りがあります。

#列名で取得
df['col2']

#列名で取得
df.loc[:, 'col2']

#列番号で取得
df.iloc[:, 1]


#出力結果
row1    50
row2    60
row3    70
row4    80
Name: col2, dtype: int64

#列名で取得

df['col2']

#列名で取得

df.loc[:, 'col2']

#列番号で取得

df.iloc[:, 1]

#出力結果

row1 50

row2 60

row3 70

row4 80

Name: col2, dtype: int64

最終列を取得する方法

#最終列の取得
df.iloc[:, -1]

#出力結果
row1    a
row2    b
row3    c
row4    d
Name: col3, dtype: object

#最終列の取得

df.iloc[:, -1]

#出力結果

row1 a

row2 b

row3 c

row4 d

Name: col3, dtype: object

これも、行の場合と同じようにー1を渡すとOKです。

列をスライスする方法

df.loc[:, 列名:列名]
df.iloc[:, 列番号:列番号]
at、iatは使えない

例えば、col1とcol2を取得する方法を考えましょう。

#列名で指定
df.loc[:, 'col1':'col2']

#列番号で指定
df.iloc[:, 0:2]

#0は省略可能
df.iloc[:, :2]

#-1も使える
df.iloc[:, :-1]

#列名で指定

df.loc[:, 'col1':'col2']

#列番号で指定

df.iloc[:, 0:2]

#0は省略可能

df.iloc[:, :2]

#-1も使える

df.iloc[:, :-1]

データフレームの列のスライス

行と列をスライスする方法

引数には行のスライス→列のスライスの順で渡しましょう。

#行列名で指定
df.loc['row2':'row3', 'col1':'col2']

#行列番号で指定
df.iloc[1:3, 0:2]

#行列名で指定

df.loc['row2':'row3', 'col1':'col2']

#行列番号で指定

df.iloc[1:3, 0:2]

行と列でスライス

要素を指定する方法

行→列の順で渡すと要素のみ取得できます。

#行列名
df.loc['row3', 'col2']

#行列番号
df.iloc[2, 1]

#行列名
df.at['row3', 'col2']

#行列番号
df.iat[2, 1]


#出力結果
70

#行列名

df.loc['row3', 'col2']

#行列番号

df.iloc[2, 1]

#行列名

df.at['row3', 'col2']

#行列番号

df.iat[2, 1]

#出力結果

まとめ

いかがだったでしょうか。

今回はDataFrameの行・列・要素を指定する方法やスライスする方法をまとめてみました。

これらの方法は必ずと言っていいほど毎回使うものなので、

覚えておいた方が作業がスムーズに進みますね。

また、応用することで条件抽出などもできます。それに関しては別記事で解説します。