Python pandasで行番号と列番号を取得する方法

Pythonのpandas DataFrameで、行番号と列番号を取得する方法を解説します。

DataFrameで行番号と列番号を取得する方法を知りたいんですけどいい方法はありますか？

行番号と列番号を取得するにはDataFrameのiloc属性を使って取得できますよ。

行番号と列番号を取得する

行番号と列番号は、iloc（integer location）属性を使用することで取得できます。iloc属性は、行番号と列番号を指定して、DataFrameの要素を取得するために使用されます。iloc属性は、次のように書式化されます。

df.iloc[行番号, 列番号]

行番号や列番号は、整数値または範囲を指定することができます。また、すべての行または列を選択するには、コロン（:）を使用することができます。例えば、以下のようなコードで、DataFrameの1行目と2列目の要素を取得することができます。

import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['X', 'Y', 'Z'])

# 1行目と2列目の要素を取得する
element = df.iloc[0, 1]
print(f"1行目と2列目の要素: {element}")

このように、iloc属性を使用することで、DataFrameの行番号と列番号を指定して、必要な要素を取得することができます。

DataFrameのiloc属性について

pandas DataFrameのiloc属性は、整数値を使用してDataFrameの行番号と列番号を指定して、その要素を取得するために使用されます。ilocは、integer locationの略称であり、DataFrameの中の要素の位置を指定するために使用されます。

範囲を指定する場合、スライス表記を使用する必要があります。行番号や列番号には、負の値を指定することもできます。負の値を指定する場合、末尾から数えた位置を指定することになります。

iloc属性を使用して、DataFrameの要素を選択する方法は多岐にわたります。以下に、代表的な方法を紹介します。

• 単一の要素を取得する

df.iloc[行番号, 列番号]

• 複数の要素を取得する

df.iloc[[行番号1, 行番号2, ...], [列番号1, 列番号2, ...]]

• 行番号または列番号を範囲で指定する

df.iloc[行番号1:行番号2, 列番号1:列番号2]

• 全ての行または列を選択する

df.iloc[:, 列番号]
df.iloc[行番号, :]
df.iloc[:, :]

以上のように、iloc属性を使用することで、DataFrameの行番号と列番号を指定して、必要な要素を取得することができます。

行名や列名から行番号と列番号の取得方法

pandas DataFrameで行番号と列番号を取得するには、iloc属性を使用します。iloc属性を使用した、行番号と列番号の取得方法は以下の通りです。

• 行番号の取得方法

DataFrameのインデックス（行名）から、行番号を取得することができます。以下のコードを使用することで、インデックスが”Y”である行の行番号を取得することができます。

df.index.get_loc('Y')

• 列番号の取得方法

DataFrameのカラム名（列名）から、列番号を取得することができます。以下のコードを使用することで、カラム名が”B”である列の列番号を取得することができます。

df.columns.get_loc('B')

以上のように、iloc属性を使用することで、pandas DataFrameの行番号と列番号を取得することができます。

サンプルプログラムを使った解説

以下のサンプルプログラムを使用して、行番号と列番号を取得する方法を実際に試してみましょう。

import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['X', 'Y', 'Z'])

# 行番号の取得
row_num = df.index.get_loc('Y')
print(f"行番号: {row_num}")

# 列番号の取得
col_num = df.columns.get_loc('B')
print(f"列番号: {col_num}")

このコードでは、まずpandasパッケージをインポートしています。次に、サンプルのDataFrameを作成しています。このDataFrameには、3つの列（A、B、C）と3つの行（X、Y、Z）があります。

行番号を取得するために、DataFrameのインデックスから行名（’Y’）を指定して、その行の行番号を取得するためにindex.get_locメソッドを使用しています。取得した行番号は、変数row_numに格納され、print関数を使用して出力されます。

列番号を取得するために、DataFrameのカラム名から列名（’B’）を指定して、その列の列番号を取得するためにcolumns.get_locメソッドを使用しています。取得した列番号は、変数col_numに格納され、print関数を使用して出力されます。

このように、pandas DataFrameの行番号と列番号を取得するために、iloc属性を使用する以外にも、get_locメソッドを使用して行番号と列番号を取得することができます。

get_indexerメソッドで複数の行名や列名を一度に指定する

get_indexerメソッドは、複数の行名や列名を一度に指定して、それらのインデックス（行番号や列番号）を取得することができます。以下のようにコードを書くことで、複数の行名や列名に対応する行番号や列番号を取得することができます。

# 複数の行名に対応する行番号を取得する
row_indices = df.index.get_indexer(['X', 'Z'])
print(f"行番号: {row_indices}")

# 複数の列名に対応する列番号を取得する
col_indices = df.columns.get_indexer(['A', 'C'])
print(f"列番号: {col_indices}")

このように、get_indexerメソッドを使用することで、一度に複数の行名や列名に対応する行番号や列番号を取得することができます。

インデックス属性を使用して行番号や列番号を取得する

DataFrameの行番号や列番号を取得する場合、インデックス属性を使用する方法もあります。たとえば、行番号を取得する場合は、以下のコードを使用することができます。

row_num = df.index.get_loc(df.index[1])

このコードでは、df.index[1]を使用してDataFrameの1行目の行名を取得しています。次に、index.get_locメソッドを使用して、行番号を取得しています。

列番号を取得する場合も同様に、以下のコードを使用することができます。

col_num = df.columns.get_loc(df.columns[1])

このコードでは、df.columns[1]を使用してDataFrameの1列目の列名を取得しています。次に、columns.get_locメソッドを使用して、列番号を取得しています。

以上のように、複数の行名や列名を一度に取得したり、インデックス属性を使用することで、より効率的に行番号や列番号を取得することができます。

リスキリングでキャリアアップしてみませんか？

リスキリング(学び直し)は、経済産業省が推奨しており、

今だけ、最大７０％のキャッシュバックを受けることができます。

最大70％の給付金が出るおすすめのプログラミングスクール！

リスキリングで給付金が出るスクールを７つ紹介 ≫

国策で予算が決められているため申し込みが多い場合は早期に終了する可能性があります！

興味のある方はすぐに確認しましょう。

まとめ

本記事では、pandas DataFrameの行番号と列番号を取得する方法について解説しました。

iloc属性を使用した具体的なコード例が参考になりました。また、get_indexerメソッドやインデックス属性を使用する方法についても、効率的な方法であることが分かりました。

DataFrameの行番号と列番号を取得する方法は、データ分析において重要な基本的な技術です。本記事で紹介した方法をマスターすることで、効率的にDataFrameの要素を取得することができます。また、get_indexerメソッドやインデックス属性を使用する方法も覚えておくと、より高速に処理を行うことができます。是非、実際のデータ分析の中で活用してみてください。