今回は、Pythonのiloc()関数の動作に焦点を当てます。
Pythonのiloc()関数の動作について
Pythonはデータを扱うために様々なモジュールや関数を提供しています。
Pandasモジュールは、行と列で構成される巨大なデータセットを扱うために、より多くの関数を提供しています。
Python iloc()関数は、データセットの特定のセルを選択することができます。
iloc()関数を使うと、ある行や列に属する特定の値を、それに割り当てられたインデックス値を使って取得することができます。
iloc()関数は、インデックス値として整数型の値のみを受け付けることに注意してください。
構文は以下の様な感じです。
dataframe.iloc[] |
前述したように、レコードを検索するためのインデックスとしてブール値を渡すことはできません。
必ず整数値を渡してください。
この記事もチェック：PythonのPandasでブールインデックス参照を実装する方法
Python iloc() 関数の例
この例では、データセットの各カラムの3番目のインデックスにあるすべてのデータ値にアクセスすることを試みています。
データセット- 以下の例で使われているデータセット
import pandas as pd
import numpy as np
import os
data = pd.read_csv("bank-loan.csv") # dataset
print(data.iloc[3])
|
例1．
read_csv()関数を使って、CSVから変数にデータセットを取り込みます。
age 41.00000
ed 1.00000
employ 15.00000
address 14.00000
income 120.00000
debtinc 2.90000
creddebt 2.65872
othdebt 0.82128
default 0.00000
Name: 3, dtype: float64
|
結果は以下の通りです。
出力:
import pandas as pd
import numpy as np
import os
data = pd.read_csv("bank-loan.csv") # dataset
data.iloc[1:3]
|
ここで、データセットの各列に相当する1行目、2行目のデータ値にアクセスしてみると、以下のようになります。
例2:
例2：
dataframe.iloc[:,start_col:end_col] |
関数 iloc[1:3] は、1 から 3 までを含み、インデックス 3 を含まない。
結果は、以下の通りになります。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
data = pd.read_csv("bank-loan.csv") # dataset
data.iloc[:,1:3]
|
ここでは、以下のように、列 1 と列 2 のすべてのデータ値にアクセスしています。
構文は以下の様な感じです。
例3:
結果は、以下の通りになります。
概要
この記事では、Pythonのiloc()関数の機能を理解することができました。
- データセットからインデックスの値に基づいてレコードを取得するために使用することができます。
- iloc()関数のパラメータとしてインデックスの概念を使用することで、複数のレコードを取得することができます。
- iloc()関数は、パラメータとして整数のインデックスのみを考慮します。
まとめ
ここまでで、このトピックは終了です。
ご不明な点がございましたら、お気軽にコメントください。
それでは、今後ともよろしくお願いいたします。