pandas multiindex index取得 6

Why not register and get more from Qiita? index=a A 1 B 2 C 3 D 4 E 5 Name: a, dtype: int64 index=b A 6 B 7 C 8 D 9 E 10 Name: b, dtype: int64 index=c A 11 B 12 C 13 D 14 E 15 Name: c, dtype: int64 index=d A 16 B 17 C 18 D 19 E 20 Name: d, dtype: int64 index=e A 21 B 22 C 23 D 24 E 25 Name: e, dtype: int64 作成時間: April-01, 2020 | 更新時間: June-25, 2020. pandas.DataFrameやpandas.Seriesのインデックスを階層的に構成できるマルチインデックス（階層型インデックス）を使うと、階層ごとに合計や平均などの統計量を算出できて便利。関連記事: pandasのMultiindexで階層ごとの統計量・サンプル数を算出 関連記事: pandasで時系列データの曜日や月、四半期 … #=> Index(['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], dtype='object', name='key1'), you can read useful information later efficiently. ここで「key1 が A の行だけフィルタリングしたい」という場合、どうすればいいか。 解決策. PythonにおけるPandasを用いたDataFrameの階層型インデックスの活用方法を初心者向けに解説した記事です。階層型インデックスについては、これだけを読んでおけば良いよう、徹底的に解説しています。 pandas Multiindexの値の取得方法が知りたいです。 下のデータからどうすれば、yearの2018 を取得できるでしょうか？ Close Volume year month 2009 6 1.428571 21.181818 2018 8 4.811765 5.298050. （2018年である行？）, 説明足らずで申し訳ありません。もう一人の方の回答で解決致しましたので報告させていただきます。 Help us understand the problem. 作成時間: April-01, 2020 | 更新時間: June-25, 2020. Multiindex（マルチインデックス、階層型インデックス）を設定したpandas.DataFrame, pandas.Seriesでは、各階層の項目ごとの統計量（平均、最大、最小、合計、標準偏差など）およびサンプル数を算出できる。マルチインデックスを設定せずgroupbyメソッドを使っても同様のことが可能。 インデックスで取得しようした場合他の値まで取得してしまいました。 Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。 Pandasには２つの主要なデータ構造があり、Series（シリーズ）が1次元のデータ、DataFrame（データフレーム）... Pandas DataFrameを徹底解説！(作成、行・列の追加と削除、indexなど), 03. Pandas：multiindexレベルをシリーズとして取得 - python、pandas、multi-index 私は、複数のレベルを持つデータフレームを持っています： In [3]: df_sales_item["Product_ID"].head(), In [5]: df_sales_item[("A002",2):("A004",3)], In [8]: df_sales_item.loc[("A002",2):("A004",4)], In [9]: df_sales_item.loc[:,"Product_ID":"Amount"].head(), In [10]: df_sales_item.loc[("A002",2):("A004",4), "Product_ID":"Amount"], In [11]: df_sales_item.loc[["A002","A004"], ["Product_ID","Amount"]]. 下のデータからどうすれば、yearの2018 を取得できるでしょうか？, teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。, 評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。, 上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。, 取得したい「yearの2018」というのがよく分かりませんので具体的に提示ください。 1 / クリップ By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. のようにデータが入っています。 前章に引き続きDataFrameに格納されたデータを取得する方法を確認します。この章では、複数のインデックスが設定されたDataFrameに対しての検索方法を確認します。これらのインデックスは階層型インデックス(MultiIndex)と呼ばれています。, 前回と同様、まず初めにCSVファイルを読み込みます。今回利用するのは、売上の明細情報「T_Sales_Item.csv」で、商品、数量、単価、金額などの情報が格納されています。   この明細情報には、Sales_Noとして、売上伝票毎にAから始まる番号の連番が、Sales_Item_Noには、売上伝票毎の明細の番号として1から始まる番号の連番が、Product_IDには商品IDが、Qtyには売上数量が、Amountには売上金額が、Taxには税額が設定されています。商品IDは、別途マスタデータがあり、IDと共に名称などの情報を持っています。, 最初にCSVファイル「T_Sales_Item」からデータを読み込みます。（※CSVファイルは左のリンクから取得してください。）その際にインデックスも指定します。   CSVファイルの読み込みは、前の章と同様にpd.read_csvを利用します。引数は、読み込むファイル名「T_Sales_Item.csv」と、インデックスに列「Sales_No」「Sales_Item_No」を指定します。この読み込んだデータをDataFrameとして変数df_sales_itemに格納します。, そして次にDataFrameを格納した変数df_sales_itemを入力し、格納されているデータを確認します。headを利用し、最初の１０行だけを表示してみましょう。, 画面上部に表示されているのが列名で、インデックスに指定された列「Sales_No」 「Sales_Item_No」は一段下がって表示されています。, 階層型インデックス(multiindex)を持つDataFrameからのデータ抽出は、行番号、インデックスや列名を指定して行なうことができます。但し、複数の行と列を同時に指定してデータの抽出ができないなどの制限がありますので、後述するloc、ilocを利用することも多いです。   まずは列名を指定して、列”Product_ID”の情報を表示してみましょう。, 次に１つ目のインデックス”Sales_No”の範囲を指定し、A002～A004行までの全ての列の情報を抽出します。これは前の章の単一インデックスと全く同じ方法で指定できます。, 今度は２つ目のインデックスまで合わせて範囲を指定する場合、タプルを利用します。例えば、Sales_NOがA002、Sales_Item_Noが2の行から、Sales_NOがA004、Sales_Item_Noが3の行までを範囲指定する場合、次のように記述します。,   また行番号を指定して特定の範囲の行を抽出することもできます。3行目のSales_NOがA002、Sales_Item_Noが1の行から、6行目のSales_NOがA004、Sales_Item_Noが1の行までを指定してみます。行番号は、１行目は0から始まります。また範囲の終了値に指定された値は含まれません。   従って3行目から6行目までを指定する場合、[2:6]となります。つまり、１行目は0から始まりますので3行目は2となり、範囲の終了値に指定された値は含まれませんので、６行目までを指定したい場合、7行目の6を指定する必要があります。, 単一インデックスの時と同様、階層型インデックス(MultiIndex)でも、locを利用してDataFrameからインデックス、列名を指定してデータを抽出することができます。またスライシングも使うことができます。   まずはインデックスを指定してデータの抽出をしてみましょう。A001～A003行のデータを抽出する場合、次のようにlocに引数"A001":"A003"を渡します。, ２つ目のインデックスまで合わせて範囲を指定するにはタプルを利用します。次の例では、Sales_NOがA002、Sales_Item_Noが2の行から、Sales_NOがA004、Sales_Item_Noが4の行までを範囲指定しています。, 次に列を指定してデータを抽出します。列”Product_ID”～”Amount”までの列を指定して、全ての行の値を取得する場合、行の指定を”:”（全行）、列の指定を”Product_ID”:”Amount”とします。ここではheadを利用して、最初の5行だけを表示します。, 今度は前の２つの例を組み合わせて、行はSales_NOがA002、Sales_Item_Noが2の行から、Sales_NOがA004、Sales_Item_Noが4の行までを範囲指定し、列は”Product_ID”～”Amount”までの範囲を指定して出力してみましょう。, 範囲指定だけではなく、行と列ともに個別に抽出する項目を指定することもできます。行はA002とA004行目を抽出し、列は”Product_ID”、 "Amount"のデータを抽出します。特定の列を指定したい場合は、[“Product_ID”,”Amount”]というように、[ ]括弧の中に指定したい列をカンマを挟んで記述します。, 関連記事です。 Pandasの中心となるDataFrame（データフレーム）については、次の記事で詳しく解説しております。.

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