どうもニコイチです｡前回可視化を行いましたが､実際のデータを取り扱う時にはフィルタリングすることで必要なデータのみ確認することができるため､不要な情報を省くことができます｡そこで今回は､フィルタリングについてご紹介します｡
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目次
1. フィルタリングとは？
基本概念
フィルタリングとは、条件に合うデータだけを取り出すことです。
📌 例え話：
- お米をとぐときにザルを使うように、データの中から必要なものだけを取り出します
- 図書館で「2000年以降の本」や「小説のみ」と絞り込むようなイメージです
2. 基本的なフィルタリング操作
データの準備
import pandas as pd
# データの読み込み
df = pd.read_csv('定期貯金契約データ.csv')単純な条件でのフィルタリング
1. 等しい（==）
# 例：男性の顧客だけを抽出
men_customers = df[df['性別'] == '男性']👉 使い所：特定の値のみを選びたい時
- 例：30歳の人だけ
- 例：東京在住の人だけ
2. 異なる（!=）
# 例：女性以外の顧客を抽出
not_women = df[df['性別'] != '女性']👉 使い所：特定の値以外を選びたい時
- 例：東京以外に住んでいる人
- 例：未婚以外の人
3. より大きい（>）、以上（>=）
# 例：40歳より上の顧客
older_than_40 = df[df['年齢'] > 40]
# 例：40歳以上の顧客
age_40_and_above = df[df['年齢'] >= 40]4. より小さい（<）、以下（<=）
# 例：30歳未満の顧客
under_30 = df[df['年齢'] < 30]複数の条件を組み合わせる
AND条件（&）
# 例：30歳以上かつ男性の顧客
men_over_30 = df[(df['年齢'] >= 30) & (df['性別'] == '男性')]⚠️ 注意点：
- 各条件を()で囲むことを忘れずに！
andではなく&を使う
OR条件（|）
# 例：20歳未満または60歳以上の顧客
young_or_senior = df[(df['年齢'] < 20) | (df['年齢'] >= 60)]⚠️ 注意点：
- 各条件を()で囲むことを忘れずに！
orではなく|を使う
特定のカラムだけを選択
# 例：40歳以上の顧客の契約金額のみを表示
amount_over_40 = df[df['年齢'] >= 40]['契約金額']3. 実践的な例題
例1：高額契約者の分析
# 契約金額が100万円以上の顧客を抽出
high_value = df[df['契約金額'] >= 1000000]
# その中から年齢と性別だけを表示
print(high_value[['年齢', '性別']])例2：若年層の契約状況
# 30歳未満で契約期間が2年以上の顧客
young_long_term = df[(df['年齢'] < 30) & (df['契約期間'] >= 24)]4. よくあるつまずきポイント
1. 条件式の括弧忘れ
❌ 間違い：
df[df['年齢'] >= 30 & df['性別'] == '男性']✅ 正しい：
df[(df['年齢'] >= 30) & (df['性別'] == '男性')]2. 文字列と数値の比較
❌ 間違い：
df[df['性別'] == "男性"] # ダブルクォート✅ 正しい：
df[df['性別'] == '男性'] # シングルクォート推奨3. 複数条件でのand/orの使用
❌ 間違い：
df[df['年齢'] >= 30 and df['性別'] == '男性']✅ 正しい：
df[(df['年齢'] >= 30) & (df['性別'] == '男性')]5. 実践的なコツ
1. フィルタリング結果の確認
# フィルタリング後のデータ数を確認
filtered_df = df[df['年齢'] >= 30]
print(f"フィルタリング前: {len(df)} 行")
print(f"フィルタリング後: {len(filtered_df)} 行")2. 条件の段階的な適用
# 複雑な条件は段階的に適用する
temp_df = df[df['年齢'] >= 30] # まず年齢で絞る
final_df = temp_df[temp_df['性別'] == '男性'] # 次に性別で絞るまとめ
- フィルタリングは条件に合うデータを抽出する機能
- 基本的な比較演算子（==, !=, >, >=, <, <=）を使用
- 複数条件は&（AND）や|（OR）で組み合わせ
- 条件式は必ず()で囲む
- 結果の確認を忘れずに行う
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