【データ抽出】データフレームの再帰代入とquery関数【pandas】

データフレームから特定の行を抽出する場合、再帰代入を使う方法ととquery関数を使う方法があります。どちらも結果は同じですが、どのように使うかまとめてみました。

サンプルデータの作成

まずはサンプルデータを作成します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50],
    'C': ['p', 'q', 'r', 's', 't']
})
print(df)

   A   B  C
0  1  10  p
1  2  20  q
2  3  30  r
3  4  40  s
4  5  50  t

再帰代入とqueryのコード

以下のようになります。どちらも結果は同じものになります。

# 'A'列の値が3より大きい行を抽出
result = df[df['A'] > 3]
print(result)

# 再帰代入で'A'列の値が3より大きい行を抽出
result = df.query('A > 3')
print(result)

A   B  C
3  4  40  s
4  5  50  t

A列の値が3より大きい行が抽出されました。

再帰代入とqueryどちらが良いか

結果は同じなら、どちらを使えば良いでしょうか？　　以下にメリットとデメリットをまとめてみました。

再帰代入:

メリット:

1. 直感的: ほとんどのPythonユーザーは比較演算子や論理演算子に慣れているので、再帰代入は非常に直感的に感じるかもしれません。
2. 統一性: 他のPythonコードとの統一性があり、スタイルのブレが少ない。
3. メモリ効率: 中間的なコピーが生成されないので、特定のシチュエーションでのメモリの利用が効率的です。

デメリット:

1. 複雑な条件: 複数の条件を組み合わせる場合、コードが長くなったり、読みにくくなることがあります。
2. 括弧の多用: 複数の条件を組み合わせる際には、適切な括弧の使用が必要です。

queryメソッド:

メリット:

1. 表現の簡潔性: 複雑な条件を持つフィルタリングを簡潔に記述できます。
2. 読みやすさ: 文字列ベースのクエリは、特に複数の条件を組み合わせる場合に読みやすいことが多い。
3. ローカル変数の組み込み: @ を使用して、外部の変数をクエリ文字列内で参照できます。

デメリット:

1. 実行速度: 一般的に、queryメソッドは再帰代入よりもわずかに遅いことがあります。
2. 学習曲線: queryメソッドの構文は初心者にとっては少し学習が必要です。
3. エラーメッセージ: クエリのエラーメッセージは時々分かりにくいことがあります。

まとめ

どちらの方法を選ぶかは、具体的なタスクや個人の好みによる部分も大きいです。簡単な条件であれば再帰代入を、複雑な条件や複数の条件を組み合わせる場合にはqueryメソッドを使用すると良いでしょう。それぞれの方法を理解し、適切な状況で適切な方法を選択することが重要です。

以上、参考になれば幸いです。