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このビデオでは、Series または DataFrame の特定の列または行、または特定の条件に一致するデータを抽出する方法について説明します。 初心者でもわかるように丁寧に説明するように心がけました。 目次は以下です。 ▼目次 00:00 紹介 01:20 Pandas のインポート 01:39 表示する列数と行数の変更 02:24 データフレームの読み込み 03:00 インデックス番号の再割り当て 03:38 DataFrame をスライスしてデータを抽出 05: 07 カラム名を指定して DataFrame をスライスしてデータ抽出 06:47 条件に一致した行のみデータ抽出 07:34 条件に一致した行のみデータ抽出（文字列） 07:59 条件に一致した行のみデータ抽出( 10 の倍数) 08:48 条件に一致しない行のみデータを抽出 (Not 演算子) 09:11 条件に一致しない行のみデータを抽出 (不等式演算子) 09:32 and condition 09:58 or条件 11:04 特定の条件でデータを抽出するクエリメソッド 12:53 特定の条件 (または条件) でデータを抽出するクエリメソッド 13:16 特定の条件 (および条件) でデータを抽出するクエリメソッド 13:37 特定の値に一致する isin メソッドデータを抽出する 14:15 isi n 特定の値（複数の条件）に一致するデータを抽出するメソッド 14:31 特定の値を含むデータを抽出するメソッドを含む 16:03 特定の値で始まるデータを抽出する startwith メソッド 16:21 特定の値から始まるデータを抽出する endwith メソッド16:34 maxメソッドを使ったデータ抽出 17:05 locメソッドを使ったデータ抽出 17:46 確認問題 ▼ 訂正 05:14 エラー) Pandas4シリーズ ➡ 正) pandas5シリーズ ▼自己紹介 現在: フリーランス(マーケティング関連の人工知能開発、前職：リクルート ▼SNS Twitter：Facebook：ウェブサイト：▼Transcriptブログ この動画では、DataFrameの特定の列や行、または特定の条件に一致するデータを抽出する方法を学びます。 データの前処理や分析を行う場合、特定の行や条件に一致するものだけを抽出したい場合がよくあります。 このビデオでは、さまざまなデータ抽出方法を見ていきますので、このビデオの内容を理解すると、さまざまなデータ抽出の場面で役立ちます。 また、Pythonはプログラミング言語でカスタマイズできるといっても過言ではなく、できないデータ抽出はありません。 さらに、前のレッスンで学習した Excel データをインポートしたり、データベースに接続してデータ抽出を自動化したりすることもできます。 頑張って最後まで見てください。 閲覧前の準備として、概要欄に記載のKinokodサイトにCSVファイルを用意しております。 これをダウンロードして、学習用に Jupyter Lab を保存したフォルダーに保存します。 パソコン画面に切り替えてレッスンを進めましょう。 Pandas import import pandas as pd Pandas のインポートから始めましょう。 まず、Pandas をインポートするための説明を記述します。 「pandas を pd としてインポート」と記述します。 「as」は任意の名前のライブラリ名 (パンダ) にすることができます。 したがって、この記述により、「pd」という名前で「pandas」を使用することができます。 インポートはエラーなしで完了しました。 表示する列数と行数を変更 pd.set_option(‘display.max_columns’, None) # 最大表示列数 pd.set_option(‘display.max_rows’, 5) # 最大表示行数 次に列数表示する – 行数を変更します。 データ フレームでは、列は列と呼ばれ、行は行と呼ばれます。 今回は、表示する列数を無制限、行数を5に設定します。「pd.set_option」と記述します。 次に、括弧を書き、一重引用符を書きます。 一重引用符で囲み、”display”、ドット、”max_columns” と記述します。 最後に、表示する列数を書きます。 今回は制限がないのでNoneに設定します。 同様に、行数は、前述の列数の「max_columns」を「max_rows」に置き換えることで記述できます。 行数が5だとします。 データフレームの読み込み df = pd.read_csv(‘data.csv’,encoding=’shift-jis’) df 次に、レッスンで使用するデータについて説明します。 このレッスンでは、前のレッスンで使用した、1920 年から 2015 年までの人口変化に関する政府発表のデータを使用します。 csvファイルには、和暦、西暦、都道府県ごとの人口動向データが含まれています。 read_csv 関数を使用して csv ファイルを読み取ります。 read_csv 関数の使い方を忘れた場合は、Lesson 06 を復習してください。実行してみましょう。 csvファイルを読み込むことができました。 インデックスの再作成 df.index = df.index + 1 df 次に、レッスンを理解しやすくするために列の番号を変更します。 index を使用して、列の番号を付け直します。 インデックスは 0 から始まり、0、1、2、3 と増加します。 したがって、すべてのインデックスに 1 を追加すると、インデックス 1、2、3、4 が得られます。 df.index と書き、plus と書き、1 と書きます。これにより、すべてのインデックスに 1 が加算されます。 これを df.index に再度割り当てます。 結果を見てみましょう。 左端の列は1から順にインデックスされています。 ※転記ブログに続きます ▼転記ブログ ▼使用データについて 出典：政府統計総合窓口（e-Stat） #パンダ #使い方 #紹介 ▼お仕事に関するお問い合わせは現在受付中です。受付のみ＆コンサルティング業務。 お問い合わせ先、TwitterのDM、または「きのこ堂トップページ→概要」のメールアドレスまでご連絡ください。
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初めまして！2問目の154は156ですよね？
レッスンで使っているCSVファイルをどこから持ってくればいいのかわからん。
いつも有益な動画ありがとうござます！
質問なのですが、read_csv関数でdata.csvを読み込もうとした所恐らくcsv内で文字化けが起きておりエラーが起きるのですが、何か改善策はありますか？
抽出したデータをCSVに変える方法はありますでしょうか？
いつも楽しく学習させていただいてます！
ある条件の文字列を含む「列」のデータだけを抽出する場合はどうしたら良いでしょうか。。
csvをどこからダウンロードできるのかがよくわからず、すいません、教えていただけると助かります
いつも動画、参考にさせていただいています。
書き起こしブログがかなりの高確率で詐欺サイトに遷移してしまうのを改善していただきたいです…毎度、複数回の開閉をしなければ本来のサイトに飛べないです…。
早速、成果物をと思い、会社のデータでしてみましたけど〇〇かつ〇〇で沈没しました（涙）
pytyonは便利だなーーって思う。
jupyterは便利だなーーって思う。
Javaはたいへんだったなーーって思う。
Pythonの構文はメチャクチャだな。そう書ける、という例に過ぎないのだろうけどこんなん初めて見るわ。１つ演算子に注目したときどのオブジェクトに対する演算なのかが非常にわかりにくい（クビになる書き方）。変数が１つ２つ増やして手続きが見やすい書き方のがいいな。入門編というなら特に。その上で、簡略化した書き方もできまーす、って展開が望ましい。
とても分かり易い動画をありがとうございます。再生リストを一気に見ました！
今後、物理や数学のシミュレーション、グラフィックも取り上げていただけると、とても嬉しいです。
ここで聞いていいのかだけど、自分はゆくゆくはxmlからデータ抽出したいと思ってるので、取り扱って欲しいです！（ただの私のわがままですのでスルーして頂いてもかまいません。）
イメージだと、ファイル内で条件検索して代入を繰り返せばいいのかなぁ
Pythonの基礎から上級までの学び方の流れや参考資料を教えてもらえませんか？
職場に大量にあるデータを料理しくなりました。頑張って身に付けます。
プログラミング初心者なのですが、PythonやPandasaの超入門編がかなり分かりやすく、勉強になりました。ありがとうございました。
ちなみにRの超入門編などを動画配信する予定はありますか？予定があれば嬉しいです！
本当にありがたい。最大級の感謝を
今回の動画は即仕事に持ち込めそうです。定期試験が終われば時間をpandasに費やします。