Pandas Series の str.get メソッド：詳細解説

Pandas Series の str.get メソッド：詳細解説

使用方法

Series.str.get(key)

引数

• key: 抽出する要素を指定します。これは、整数（位置）、ハッシュ可能な辞書ラベル、または文字列キー（辞書の場合）のいずれかになります。

戻り値

• 新しい Series オブジェクト：各要素に key によって抽出された値が含まれます。

例

位置による抽出

以下の例では、'name' 列の各要素から最初の文字を取得します。

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [30, 25, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

first_letters = df['name'].str.get(0)
print(first_letters)

出力：

Series(['A', 'B', 'C'], dtype: object)

辞書キーによる抽出

以下の例では、'data' 列の各要素から 'age' キーに対応する値を取得します。

import pandas as pd

data = [{'name': 'Alice', 'age': 30}, {'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'age': 22}]
df = pd.DataFrame(data)

ages = df['data'].str.get('age')
print(ages)

Series([30, 25, 22], dtype: int64)

文字列キーによる抽出（辞書の場合）

import pandas as pd

data = [{'name': 'Alice', 'address': {'city': 'New York'}}, {'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'data': {'country': 'USA'}}]
df = pd.DataFrame(data)

addresses = df['data'].str.get('address', 'N/A')
print(addresses)

Series[{'city': 'New York'}, 'N/A', {'country': 'USA'}, dtype: object)

• pandas.Series.str.get メソッドは、pandas.Series.at メソッドと似ていますが、str.get はより汎用性があり、さまざまなタイプの要素を抽出できます。
• key が存在しない要素の場合は、None または指定されたデフォルト値が返されます。

応用例

• データフレーム内の文字列列から特定のパターンを抽出する
• 辞書を含む列から特定のキーに対応する値を取得する
• データフレームのクリーニングと前処理

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この例では、'name' 列の各要素から小文字に変換された名前を取得します。

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'BoB', 'CHARLIE'], 'age': [30, 25, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

lower_names = df['name'].str.get(0).str.lower()
print(lower_names)

Series(['alice', 'bob', 'charlie'], dtype: object)

例 2：条件付き抽出

この例では、'name' 列の各要素から最初の文字が 'A' である場合のみその文字を取得します。

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [30, 25, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

first_letters = df['name'].str.get(0).str.if_startswith('A')
print(first_letters)

Series(['A', None, None], dtype: object)

例 3：デフォルト値

この例では、'data' 列の各要素から 'phone' キーに対応する値を取得します。存在しない場合は、デフォルト値 'N/A' を返します。

import pandas as pd

data = [{'name': 'Alice', 'data': {'email': '[email protected]'}}, {'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'data': {'phone': 123456789}}]
df = pd.DataFrame(data)

phones = df['data'].str.get('phone', 'N/A')
print(phones)

Series[nan, 'N/A', 123456789, dtype: object)

例 4：複数キーによる抽出

この例では、'data' 列の各要素から 'city' と 'country' キーに対応する値を辞書として取得します。

import pandas as pd

data = [{'name': 'Alice', 'data': {'address': {'city': 'New York', 'country': 'USA'}}}, {'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'data': {'address': {'country': 'Canada'}}}
df = pd.DataFrame(data)

addresses = df['data'].str.get('address')
print(addresses)

Series[{'city': 'New York', 'country': 'USA'}, nan, {'country': 'Canada'}, dtype: object)

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pandas.Series.str.get の代替方法

位置によるインデックス付け

series[index]

利点:

• シンプルで分かりやすい構文
• 高速なパフォーマンス

欠点:

• インデックス番号を把握する必要がある
• 複雑な階層構造を持つデータには不向き

辞書アクセス

series['key']

• キー名を使用してアクセスできる
• 読みやすいコード

• キーが存在しない場合はエラーが発生する

iat 属性

series.iat[index]

• 位置によるインデックス付けよりも高速
• 欠損値に強固

• 構文がやや複雑
• Pandas バージョン 0.25 以降でのみ使用可能

loc 属性

series.loc[key]

• iat 属性よりも遅い

カスタム関数

def get_element(row):
    # 要素の抽出ロジックを記述
    return element

series.apply(get_element)

• 最大限の柔軟性を提供
• 複雑な抽出ロジックに対応できる

• 他の方法よりも遅くなる可能性がある
• コードが冗長になる可能性がある

最適な代替方法の選択

pandas.Series.str.get の代替方法は、データの構造、抽出の要件、パフォーマンス要件など、さまざまな要因によって異なります。

• シンプルで高速な方法が必要な場合は、位置によるインデックス付け または 辞書アクセス を使用します。
• 複雑な階層構造を持つデータにアクセスする場合は、loc 属性 を使用します。
• 欠損値に強固な方法が必要な場合は、iat 属性 を使用します。
• 最大限の柔軟性が必要な場合は、カスタム関数 を使用します。