Python pandasで特定の文字列を含む行を抽出する方法 | 完全一致と部分一致の解説

Pythonのpandasを使って、特定の文字列を含む行を抽出する方法（完全一致、部分一致）を解説します。

ythonのpandasで特定の文字列を含む行を抽出する方法って知っていますか？

文字列を含む行を抽出する方法はいくつかあります。
完全一致と部分一致の方法の両方を解説しましょう。

完全一致の行抽出の方法

完全一致とは、指定した文字列とデータフレームの各行の要素が完全に一致することを意味します。pandasでは、==演算子を使用して完全一致の行抽出を行うことができます。

具体的な手順は以下の通りです:

データフレームに対して、条件式を使って完全一致の判定を行います。
条件式をデータフレームに適用し、結果がTrueになる行を抽出します。

以下にコード例を示します:

# 完全一致の行抽出の例
result = df[df['列名'] == '特定の文字列']

上記の例では、dfは対象のデータフレームを示し、'列名'は特定の文字列を含むかどうかを確認する対象の列を指定します。'特定の文字列'には抽出したい行の条件となる文字列を指定します。

部分一致の行抽出の方法

部分一致とは、指定した文字列がデータフレームの各行の要素の一部に含まれていることを意味します。pandasでは、str.contains()メソッドを使用して部分一致の行抽出を行うことができます。

具体的な手順は以下の通りです:

データフレームに対して、str.contains()メソッドを使用して部分一致の判定を行います。
条件式をデータフレームに適用し、結果がTrueになる行を抽出します。

以下にコード例を示します:

# 部分一致の行抽出の例
result = df[df['列名'].str.contains('特定の文字列')]

上記の例では、dfは対象のデータフレームを示し、'列名'は部分一致を確認する対象の列を指定します。'特定の文字列'には抽出したい行の条件となる部分文字列を指定します。

これらの方法を使うことで、Pythonのpandasライブラリを活用して特定の文字列を含む行を抽出することができます。データの絞り込みや条件に基づくデータの抽出に役立ちます。

サンプルプログラムを使った解説

以下に、実際のデータフレームを用いたサンプルプログラムを示します。このプログラムでは、完全一致と部分一致の行抽出の方法を具体的なデータを使って解説します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {'名前': ['太郎', '次郎', '三郎', '四郎', '五郎'],
        '年齢': [20, 25, 30, 35, 40],
        'メールアドレス': ['taro@example.com', 'jiro@example.com', 'saburo@example.com', 'shiro@example.com', 'goro@example.com']}
df = pd.DataFrame(data)

# 完全一致の行抽出
result_exact = df[df['名前'] == '次郎']
print("完全一致の行抽出結果:")
print(result_exact)

# 部分一致の行抽出
result_partial = df[df['メールアドレス'].str.contains('example')]
print("\n部分一致の行抽出結果:")
print(result_partial)

上記のサンプルプログラムでは、まずpandasライブラリをインポートし、サンプルデータを作成しています。dataという辞書型のデータを元に、データフレームdfを作成しています。

その後、完全一致の行抽出の例として、df['名前'] == '次郎'という条件式を使用して、名前が「次郎」である行を抽出しています。結果はresult_exactに格納され、最後に表示されます。

次に、部分一致の行抽出の例として、df['メールアドレス'].str.contains('example')という条件式を使用して、メールアドレスに「example」という部分文字列を含む行を抽出しています。結果はresult_partialに格納され、最後に表示されます。

完全一致の行抽出結果:
   名前  年齢           メールアドレス
1  次郎  25  jiro@example.com

部分一致の行抽出結果:
   名前  年齢             メールアドレス
0  太郎  20    taro@example.com
1  次郎  25    jiro@example.com
2  三郎  30  saburo@example.com
3  四郎  35   shiro@example.com
4  五郎  40    goro@example.com

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