【Python】pandasでデータフレームの上下数行を表示させよう

本記事ではpandasでデータフレームの上下数行を表示させる方法について解説しています。目次は以下の通りです。

上行を表示させる方法

上の数行を表示させるコードは次のようになります。

"データフレーム名".head()

具体例を用いると以下のようになります。

import pandas as pd
data= {'Name':['Watanabe', 'Yamamoto', 'Nakamura','Kobayashi','Kato','Yoshida','Yamada','Sasaki','Yamaguchi','Matsumoto'],
       'ID':['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10'],
        'Age':[25, 30, 22, 24, 23, 27, 24, 31, 32, 26],
       'Area':['Tokyo', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo',  'Fukuoka', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo','Osaka','Tokyo']}
df=pd.DataFrame(data)
print(df.head())

上から最初の5行が出力されていることがお分かりになるかと思います。例えば3行だけとかの場合は次のようになります。

import pandas as pd
data= {'Name':['Watanabe', 'Yamamoto', 'Nakamura','Kobayashi','Kato','Yoshida','Yamada','Sasaki','Yamaguchi','Matsumoto'],
       'ID':['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10'],
        'Age':[25, 30, 22, 24, 23, 27, 24, 31, 32, 26],
       'Area':['Tokyo', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo',  'Fukuoka', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo','Osaka','Tokyo']}
df=pd.DataFrame(data)
print(df.head(3))

こちらを実行すると以下のようになります。

下行を表示させる方法

下の数行を表示させるコードは次のようになります。

"データフレーム名".tail()

具体例を用いると以下のようになります。

import pandas as pd
data= {'Name':['Watanabe', 'Yamamoto', 'Nakamura','Kobayashi','Kato','Yoshida','Yamada','Sasaki','Yamaguchi','Matsumoto'],
       'ID':['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10'],
        'Age':[25, 30, 22, 24, 23, 27, 24, 31, 32, 26],
       'Area':['Tokyo', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo',  'Fukuoka', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo','Osaka','Tokyo']}
df=pd.DataFrame(data)
print(df.tail())

下から最初の5行が出力されていることがお分かりになるかと思います。例えば3行だけとかの場合は次のようになります。

import pandas as pd
data= {'Name':['Watanabe', 'Yamamoto', 'Nakamura','Kobayashi','Kato','Yoshida','Yamada','Sasaki','Yamaguchi','Matsumoto'],
       'ID':['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10'],
        'Age':[25, 30, 22, 24, 23, 27, 24, 31, 32, 26],
       'Area':['Tokyo', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo',  'Fukuoka', 'Osaka', 'Fukuoka','Tokyo','Osaka','Tokyo']}
df=pd.DataFrame(data)
print(df.tail(3))

こちらを実行すると以下のようになります。

まとめ

本記事ではポイントを以下にまとめます。