Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasは、データフレームのフィルタリングに非常に便利な機能を提供しています。以下に、その基本的な使い方を紹介します。
フィルタリングの基本
Pandasのデータフレームをフィルタリングする基本的な方法は、比較演算子を用いて条件を指定することです。例えば、特定の列（ここでは”column_name”）の値が1より大きい行を抽出するには、以下のようにします。
df[df["column_name"] > 1]
複数条件のフィルタリング
複数の条件を組み合わせてフィルタリングすることも可能です。例えば、”column_name1″の値が1より大きく、かつ”column_name2″の値が10より小さい行を抽出するには、以下のようにします。
df[(df["column_name1"] > 1) & (df["column_name2"] < 10)]
高度なフィルタリング
Pandasは、より高度なフィルタリングを行うためのqueryメソッドも提供しています。このメソッドを使用すると、文字列形式で複雑な条件を指定することができます。
df.query('column_name1 > 1 & column_name2 < 10')
以上、PythonとPandasを用いたデータフィルタリングの基本的な方法について説明しました。これらのテクニックを駆使することで、データ分析の幅が一気に広がります。ぜひ活用してみてください。.