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Linux

Linuxは、Unixをベースにして開発されたオペレーティングシステムです。日本では「リナックス」と呼ばれています。 主にWebサーバやDNSサーバ、イントラネットなどのサーバ用OSとして利用されています。 上位500のスーパーコンピュータの90%以上はLinuxを使用しています。 携帯端末用のプラットフォームAndroidは、Linuxカーネル上に構築されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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リストにある文字列を含むDataFrameの行を取得したい

user1

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Linux

Linuxは、Unixをベースにして開発されたオペレーティングシステムです。日本では「リナックス」と呼ばれています。 主にWebサーバやDNSサーバ、イントラネットなどのサーバ用OSとして利用されています。 上位500のスーパーコンピュータの90%以上はLinuxを使用しています。 携帯端末用のプラットフォームAndroidは、Linuxカーネル上に構築されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/03/10 16:04

前提・実現したいこと

以下のDataFrameがあるとします。

server idos
001Windows
002CentOS
003ubuntu
004Windows
005ubuntu

また、pythonのリスト「[001,003]」があるとします。
上記DataFrameのserver idのうち、このリストにある文字列を含むDataFrameの行のみを取得したいのですがどのようなやりかたがあるでしょうか。

期待する結果は以下です。

server idos
001Windows
003ubuntu

よろしくお願いします。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

CentOS 7
python 3.6

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回答2

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ベストアンサー

一応、Series.isin() というAPIもあります。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.isin.html

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'server id': ['001','002','003','004','005'], 4 'os':['Windows','CentOS','ubuntu','Windows','ubuntu']}) 5id_list = ['001', '003'] 6 7ret = df.loc[df['server id'].isin(id_list)] 8print(ret) 9# server id os 10#0 001 Windows 11#2 003 ubuntu

server id が 重複がなく、Indexになっていているのでしたら、単純に Filterでもいけますね。

Python

1df = df.set_index('server id', drop=True) 2ret = df.loc[id_list] 3print(ret) 4# os 5#server id 6#001 Windows 7#003 ubuntu

投稿2020/03/10 23:53

編集2020/03/11 00:01
magichan

総合スコア15898

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user1

2020/03/11 02:03

ありがとうございました。大変参考になりました。
guest

0

こんな感じじゃないですかね

python

1# df: 元のデータフレーム 2id_list = ['001', '003'] 3df[df['server id'] in id_list]

server idカラムとid_listは文字列としてます。

投稿2020/03/10 16:37

編集2020/03/10 16:40
kairi003

総合スコア1330

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user1

2020/03/11 02:04

ありがとうございました。 参考にさせて頂きます。
guest

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