queryメソッドを使って条件を組み合わせる

query()メソッドを使って複数の条件を組み合わせる書き方を学びます。

Name	Height	Weight
0	佐藤	172	53
1	田中	160	50
2	鈴木	165	58
3	長谷川	160	65

「Weightが55以上、かつ、Heightが160以下」の行は以下のように取得できました。

df[(df.Weight >= 55) & (df.Height <= 160)]

	Name	Height	Weight
3	長谷川	160	65

これは、query()メソッドを使って下記のように記述できます。

df.query("Weight >= 55 & Height <= 160")

query()の第1引数に条件を表す文字列（クエリといいます）を指定します。

クエリはPythonのコードのように書けますが、主に下記の点が異なります。

• 列名を変数のように書くことで、列として扱えます（例：Weight >= 55）。
• もし、列名中に変数として使えない文字（空白など）があれば、列名をバッククォートでくくります（例：`Weight kg` >= 55）。
• 通常の変数は頭に@をつけます（threshold = 55のときの例：Weight >= @threshold）。
• &と|の優先順位は、andとorと同じになっています。そのため、Weight >= 55などの条件式に括弧を付ける必要はありません。

なお、query()の範囲を新しい値で更新することはできません。
たとえば、df.query(クエリ) = 新しい値のような記述はSyntaxErrorになります。

演習

「Weightが55以上、かつ、Heightが160以下」を取得して変数df_subに入れてみましょう。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("dataset/health_check.csv", encoding="utf-8")
df

	Name	Height	Weight
0	佐藤	172	53
1	田中	160	50
2	鈴木	165	58
3	長谷川	160	65

「Weightが55以上、かつ、Heightが160以下」で行を絞り込んで取得します。列名はそのまま記述します。「かつ」は「&」で記述できます

df_sub = df.query("Weight >= 55 & Height <= 160")
df_sub

1.df[]と書く必要はない。
2.条件の部分で“Weight”と文字列と指定する必要がない。
3.表記の方法が直接的に分かるようになっている
4.query(“条件”)と記載する

	Name	Height	Weight
3	長谷川	160	65

query()でできることは、query()を使わずに書けます。

列名は、バッククォートでくくれます。下記を実行して、結果が変わらないことを確認しましょう。

df.query("`Weight` >= 55 & `Height` <= 160")

変数には@をつけます。下記を実行して、結果が変わらないことを確認しましょう。

th1 = 55
th2 = 160
df.query("Weight >= @th1 & Height <= @th2")

query()では、以下のように主に2通りの書き方ができます。

• 論理積：条件1 & 条件2または条件1 and 条件2
• 論理和：条件1 | 条件2または条件1 or 条件2
• 否定：~(条件)またはnot 条件

しかし、排他的論理和ではビット演算子（条件1 ^ 条件2）は使えません。使えるのは比較演算子（(条件1) != (条件2)）だけです。