Pythonとpandasを用いた列のクエリ操作

Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasには、データフレームの列に対するクエリ操作を行うための便利な関数があります。その一つがquery関数です。

pandas.DataFrame.queryの基本的な使用方法

まず、pandasのデータフレームを作成します。以下の例では、さまざまなタイプのデータを持つ列を持つデータフレームを作成しています。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'a': range(1, 6),
    'b': range(10, 0, -2),
    'c c' : [1, 3, 5, 7, 9],
    'd' : [2, np.nan, np.inf, None, 10],
    'e' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    'f' : [False, True, True, False, True]
})

次に、query関数を使用して、特定の条件を満たす行を抽出します。

# a列の値が3である行を抽出
df.query('a == 3')

# a列の値が3でない行を抽出
df.query('a != 3')

# a列の値が3より大きい行を抽出
df.query('a > 3')

複数の条件を組み合わせたクエリ

query関数は、複数の条件を組み合わせて使用することも可能です。

# a列の値が2より大きく、かつb列の値が3より小さい行を抽出
df.query('a > 2 and b < 3')

# a列の値が2より大きい、またはb列の値が3より小さい行を抽出
df.query('a > 2 or b < 3')

以上のように、pandasのquery関数を使用すると、データフレームの列に対する複雑なクエリ操作を簡単に行うことができます。これにより、データ分析の効率を大幅に向上させることが可能です。.