df.loc()
そうじゃないときは普通にdf['hoge']と書くのと変わらない気がする？
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locの基本的な使い方
行と列を指定してデータを取得する
df.loc[row_label, column_label]の形式で、特定の行と列を取得できる
例: df.loc[2, 'Name']は、インデックスが2の行のName列の値を返す
行全体を取得する
df.loc[row_label]の形式で、特定の行全体を取得できる
例: df.loc[2]は、インデックスが2の行全体を返す
複数の行や列を指定して取得する
行や列にリストを渡すことで、複数の行や列を取得可能
例: df.loc[[0, 1, 2], ['Name', 'Age']]は、インデックスが0, 1, 2の行のNameとAge列を取得する
条件に基づいてデータをフィルタリングする
条件を指定して、その条件に一致するデータを取得できる
例: df.loc[df['Age'] > 20]は、Ageが20より大きい行をすべて取得する
locの応用的な使い方
データの更新
特定の行や列に新しい値を代入することができる
例: df.loc[2, 'Age'] = 30は、インデックスが2の行のAge列の値を30に更新する
行や列の範囲を指定して取得する
スライスを使用して、特定の範囲の行や列を取得できる
例: df.loc[0:3, 'Name':'Age']は、インデックス0から3までの行と、NameからAgeまでの列を取得する
ブールインデックスと組み合わせた条件付き選択
ブールインデックスを使って、より柔軟な条件でデータを抽出することが可能
例: df.loc[(df['Age'] > 20) & (df['Gender'] == 'Male')]は、Ageが20より大きく、かつGenderが'Male'である行を取得する
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