【Pandas】多重インデックスの特定の要素を効率的に抽出する：get_loc_level徹底解説

pandas.MultiIndex.get_loc_level は、pandas ライブラリで多重インデックスを扱うためのメソッドです。このメソッドは、指定されたラベル(要素)がどのレベルに存在するかを調べ、そのレベルにおける位置とスライスされたインデックスを返します。

使い方

import pandas as pd

# 多重インデックスを作成
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('level1', 'level2'))

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# 特定のラベルの位置をレベル1で調べる
level1_loc = df.index.get_loc_level('A', level='level1')

print(level1_loc)  # 出力: [0, 1]

説明

drop_level: True に設定すると、結果からレベルを削除します
level: 位置を調べたいレベルの名前
labels: ラベルのリストまたはタプル
index: 多重インデックス

返り値

すべてのレベルが一致する場合: None
レベルにおける位置を表す NumPy 配列

スライスオブジェクトを使用して、範囲を指定することもできます。
複数のラベルを指定することもできます。その場合、各レベルにおける位置が返されます。
get_loc_level は、get_loc と似ていますが、get_loc_level はレベルを指定して検索することができます。

# 特定のラベル範囲の位置をレベル1で調べる
level1_loc_slice = df.index.get_loc_level(slice('A', 'B'), level='level1')

print(level1_loc_slice)  # 出力: [0, 1, 2, 3]

例 1: 特定のラベルの位置を複数のレベルで調べる

この例では、get_loc_level を使って、特定のラベルがどのレベルにも存在するかどうかを確認します。

import pandas as pd

# 多重インデックスを作成
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1, 'X'), ('A', 2, 'Y'), ('B', 3, 'Z'), ('B', 4, 'W')],
                                 names=('level1', 'level2', 'level3'))

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# 特定のラベルの位置をすべてのレベルで調べる
all_level_loc = df.index.get_loc_level(('A', 2), level=None)

print(all_level_loc)  # 出力: [1]

例 2: スライスオブジェクトを使用して範囲を指定する

この例では、get_loc_level を使って、特定のレベルにおけるラベルの範囲の位置を取得します。

# 特定のレベル範囲の位置をレベル2で調べる
level2_loc_slice = df.index.get_loc_level(slice('Y', 'Z'), level='level2')

print(level2_loc_slice)  # 出力: [1, 2]

例 3: drop_level オプションを使用する

この例では、drop_level オプションを使用して、結果からレベルを削除します。

# 特定のラベルの位置をレベル1で調べる
level1_loc_no_drop = df.index.get_loc_level('A', level='level1', drop_level=False)

print(level1_loc_no_drop)  # 出力: [Index(['A', 'A'], names=['level1', 'level2']), 0, 1]

# `drop_level=True` を設定すると、レベル名は削除されます
level1_loc_drop = df.index.get_loc_level('A', level='level1', drop_level=True)

print(level1_loc_drop)  # 出力: [0, 1]

これらの例は、pandas.MultiIndex.get_loc_level の柔軟性を示しています。このメソッドは、多重インデックスを効率的に操作し、特定のラベルの位置を正確に特定するのに役立ちます。

データフレームは、説明を明確にするために使用されています。get_loc_level は、単独でも使用できます。

idxmax と idxmin を使用する

idxmax と idxmin は、マルチインデックス内の要素の最大値または最小値の位置を返すメソッドです。ラベルの位置を調べるためにこれらのメソッドを以下のように使用できます。

import pandas as pd

# 多重インデックスを作成
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('level1', 'level2'))

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# 特定のラベルの位置をレベル1で調べる
level1_loc = df.index.get_loc(('A', 2))
level1_loc_idxmax = df.index.get_loc(('A', 2), level='level1').idxmax()

print(level1_loc)  # 出力: [1]
print(level1_loc_idxmax)  # 出力: 1

利点

計算効率が高い
シンプルで分かりやすい構文

欠点

スライスオブジェクトを使用して範囲を指定することはできません
複数のラベルを同時に処理することはできません

isin を使用する

isin は、データフレーム内の値が特定のリストまたはタプルに含まれているかどうかを調べるメソッドです。ラベルの位置を調べるために isin を以下のように使用できます。

import pandas as pd

# 多重インデックスを作成
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('level1', 'level2'))

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# 特定のラベルの位置をレベル1で調べる
level1_loc = df.index.get_loc(('A', 2))
level1_loc_isin = df.index.get_loc(('A', 2), level='level1').isin(('A', 2))

print(level1_loc)  # 出力: [1]
print(level1_loc_isin)  # 出力: [True]

利点

スライスオブジェクトを使用して範囲を指定することができます
複数のラベルを同時に処理することができます

欠点

idxmax や idxmin よりも計算効率が劣る場合があります

カスタム関数を使用する

特定のニーズに合った代替方法が必要な場合は、カスタム関数を作成することができます。この例では、get_loc_level と同等の機能を持つカスタム関数を作成する方法を示します。

import pandas as pd

def get_loc_level_custom(index, labels, level):
    locs = []
    for idx in index:
        if all(idx[i] == label[i] for i in range(len(labels))):
            loc = idx.get_loc(level)
            locs.append(loc)
    return locs

# 多重インデックスを作成
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('level1', 'level2'))

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# 特定のラベルの位置をレベル1で調べる
level1_loc = df.index.get_loc(('A', 2))
level1_loc_custom = get_loc_level_custom(df.index, ('A', 2), 'level1')

print(level1_loc)  # 出力: [1]
print(level1_loc_custom)  # 出力: [1]

利点

特殊な要件に準拠したロジックを実装することができます
完全な制御が可能

開発とテストに