【必読】Pythonのfilter関数の使い方|コード付

※本サイトにはプロモーション・広告が含まれています。

(最終更新日:2023年7月)

✔このような方へ向けて書かれた記事となります

「Pythonの filter() って何に使えるのかな?」
「filter関数の使い方を学びたい」
「Pythonで filter() を使った実例を確認したい」

✔当記事を通じてお伝えすること

  • Pythonのfilter()関数の基本的な概念
  • filter()の書き方と応用方法
  • Pythonでfilter() を使った具体例

当記事では、Pythonのfilter()関数の基本的な使い方から始めて、さらに高度なテクニックやオプションを用いた応用例まで、実際のコードを用いながら丁寧に解説しています。

ぜひ最後までご覧ください。

筆者プロフィール

筆者プロフィールアイコン

【現職】プロジェクトマネージャー/SE(元外資系金融機関営業)

【副業】ブログ(月間15万PV)/YouTube/Web・アプリ制作

コミュニケーション × ビジネススキル × 文章力 × プログラミングスキルを活かし、30後半からのIT系職へシフト。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

【当ブログで紹介しているサイト】

当サイトチュートリアルで作成したデモ版日報アプリ

Django × Reactで開発したツール系Webアプリ

✔人に見せても恥ずかしくないコードを書こう

「リーダブルコード」は、わかりやすく良いコードの定義を教えてくれる本です。

  • 見るからにきれいなコードの書き方
  • コードの分割方法
  • 変数や関数の命名規則

エンジニアのスタンダートとすべき基準を一から解説しています。

何回も読むのに値する本なので、ぜひ手にとって読んでみてください。

  1. Pythonとその特性について
    1. Python言語の概要
    2. Pythonでの多様な活用
  2. Pythonのリストとその操作
    1. Pythonのリストとは?
    2. リストの作成と操作の基本
  3. filter()関数の基本と使用法
    1. filter()関数の紹介
    2. filter()が返すイテレータとは
    3. filter()の結果をリストに変換
    4. 条件に応じた要素の抽出・削除
  4. filter()関数を活用するテクニック
    1. 基本的な使用例
    2. ラムダ式とfilter()の組み合わせ
    3. 名前付き関数(def)とfilter()の組み合わせ
  5. filter()関数の拡張と特殊なケース
    1. 複数の条件を適用する方法
    2. filter()関数の第一引数にNoneを指定するケース
    3. False要素の抽出:itertools.filterfalse()
  6. filter()関数に代わるフィルタリング手法
    1. リスト内包表記でのフィルタリング
    2. ジェネレータ式を利用した手法
  7. filter()を他の関数と組み合わせる応用テクニック
    1. filter()とmap()を組み合わせて使う
    2. 実例を使った応用テクニック
  8. filter()関数でよく起こるエラーとその解決策
    1. filter()関数でよくあるエラー
    2. 解決策とベストプラクティス
  9. filter()関数を使った実践的な例とチュートリアル案
    1. 実際のデータセットでのfilter()関数の活用
    2. ステップバイステップの実践的チュートリアル
      1. 1.必要なライブラリのインストール
      2. 2.サンプルのCSVファイルの準備
      3. 3.Pythonスクリプトの作成とライブラリのインポート
      4. 4.CSVファイルの読み込み
      5. 5.データのフィルタリング条件の指定
      6. 6.データのフィルタリングと結果の取得
      7. 7.結果の保存
  10. まとめ

Pythonとその特性について

こちらでは、Pythonの基本的な特性と、その多様な用途について説明します。

基本を抑えたうえで、filter関数の理解へ進みましょう。

  • Python言語の概要
  • Pythonでの多様な活用

Python言語の概要

Pythonは、読みやすく、効率的なコードが書ける高レベルプログラミング言語。

非常にシンプルな文法を持ちながらも、強力な機能を備えています。

以下のコードで簡単に文字を出力可能です。

print("Hello, World!")

これがPythonにおける初めの一歩。

Pythonでの多様な活用

Pythonはウェブ開発、データ分析、機械学習、自動化など、幅広い分野で活用されています。

DjangoやFlaskなどのフレームワークでウェブアプリケーションを構築したり、PandasやNumPyを使ってデータを分析したりが可能。

これらはPythonが支持される理由の一部です。

Pythonのリストとその操作

こちらでは、Pythonのリストと、その作成や操作について解説します。

  • Pythonのリストとは?
  • リストの作成と操作の基本

Pythonのリストとは?

Pythonのリストは、複数の要素をまとめて保持するデータ構造のこと。

リストは角括弧([])を使用して作成。

リストの中には、数値や文字列、他のリストなど、異なる種類の要素を格納できます。

my_list = [1, 2, 3, "apple", [4, 5]]

リスト(配列)についてはこちらでも詳しく解説しています。

リストの作成と操作の基本

リストを作成するには、要素をカンマで区切って角括弧内に入れます

リストでは、要素を操作するさまざまな操作が可能です。

  • 要素を追加
  • 要素を削除
  • スライスして部分的に取り出す
# my_listに6を追加
my_list.append(6) 

要素の追加方法はこちら。

【保存版】Pythonの配列への要素追加|各メソッドの実例を紹介
Pythonの配列への要素追加について、詳しく学びたいですか?当記事では、Pythonで配列に要素を追加する基本的な方法や実践的な例を詳細に解説しています。達成したいことに合わせたメソッドを選択し、実行する方法を、全て実例コード付で解説しています。初心者の方は必見です。

要素数を数える方法

【Python】配列の要素数を数える方法|次元に応じたコードを紹介
Pythonで配列の要素数を取得・操作したいですか?この記事では、Pythonで配列(リスト)の要素数を取得・操作する方法を基本から応用まで詳細に解説します。すべてのセクションで実際のコードを紹介していますので、参考にしながら学んでください。初心者の方は必見です。

Pythonにおけるスライスについて

【必読】Pythonのスライスを基本から応用まで実例付きで解説
Pythonのスライスについて知りたいですか?スライスは、リストや文字列などのシーケンス型を部分的に抽出するための強力なツールです。当記事では、Pythonでのスライスの使用法を具体的なコード付きで詳しく解説しています。特にPython初心者の方は必読です。

filter()関数の基本と使用法

こちらでは、filter()関数の基本的な性質と、それをどのように使用するかについて詳しく解説します。

  • filter()関数の紹介
  • filter()が返すイテレータとは
  • filter()の結果をリストに変換
  • 条件に応じた要素の抽出・削除

filter()関数の紹介

filter()関数は、ある条件に基づいてシーケンス(リスト、タプルなど)から要素をフィルタリングするための関数です。

この関数は2つの引数を取ります。

filter(条件(関数), フィルタリングするシーケンス)

例えば、リストの要素のうち偶数のみを取り出す場合はこちらです。

filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])

lambda関数がよくわからないという方は、こちらをご覧ください。

【初心者向け】Pythonのlambda関数を実例付きで完全マスター
Pythonの「lambda」関数の使用方法について知りたいですか?lambdaはPythonプログラミングで一行の関数を記述するための有効なツールです。当記事では、lambdaの使い方を具体的なコードと共に丁寧に解説しています。特にPython初心者にとって、この記事は必見です。

filter()が返すイテレータとは

filter()関数は、イテレータを返します。

イテレータにより、大量のデータを効率的に処理できるのです。

イテレータとは、要素を一度にひとつずつ返すオブジェクトで、forループなどで値を取り出します。

イテレータはリストではないため、そのままではリストのように要素にアクセスできません。

even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(even_numbers))  # Output: [2, 4]

こちらではlist関数でリスト化してからアクセスしています。

filter()の結果をリストに変換

filter()関数の結果をリストとして扱いたい場合、結果をlist()関数で変換します。

even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5]))

これでeven_numbersには[2, 4]が格納されます。

条件に応じた要素の抽出・削除

filter()関数は、条件に合った要素を抽出する際に非常に役立ちます。

逆に、条件に合わない要素を削除も可能です。

例えば、特定の文字列を含む要素だけを抽出することや、特定の値を超える要素を削除することが可能です。

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi', 'pineapple']
filtered_fruits = filter(lambda x: 'a' in x, fruits)
print(list(filtered_fruits))  # Output: ['apple', 'banana', 'orange']

filter()関数を活用するテクニック

こちらでは、filter()関数の応用例と、ラムダ式や名前付き関数との組み合わせについて説明します。

  • 基本的な使用例
  • ラムダ式とfilter()の組み合わせ
  • 名前付き関数(def)とfilter()の組み合わせ

基本的な使用例

filter()関数の基本的な使用例として、特定の条件を満たす要素のみを抽出することが考えられます。

例えば、1から10までの数値の中で奇数だけを取り出したい場合はこちら。

filter(lambda x: x % 2 != 0, range(1, 11))

ラムダ式とfilter()の組み合わせ

無名関数のラムダ式とfilter()関数と組み合わせることで、コードを簡潔に書けます。

例えば以下は、10歳以上の人を抽出する場合の例です。

people = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25},
    {'name': 'Bob', 'age': 8},
    {'name': 'Charlie', 'age': 15},
    {'name': 'David', 'age': 12},
    {'name': 'Eve', 'age': 30}
]

filter(lambda x: x['age'] >= 10, people)

名前付き関数(def)とfilter()の組み合わせ

ラムダ式ではなく、名前付き関数をfilter()関数に渡すことも可能

条件が複雑な場合やコードの可読性を高めたい場合に便利です。

例えば、以下のように関数を定義してからfilter()関数に渡せます。

def is_adult(person):
    return person['age'] >= 18

adults = filter(is_adult, people)

filter()関数の拡張と特殊なケース

こちらでは、filter()関数に複数の条件を適用したり、特殊なケースを取り扱う方法について解説します。

  • 複数の条件を適用する方法
  • filter()関数の第一引数にNoneを指定するケース
  • False要素の抽出:itertools.filterfalse()

複数の条件を適用する方法

filter()関数を使用して、複数の条件に基づいて要素をフィルタリングも可能です。

ラムダ式内で論理演算子(and, or)を使用して表現します。

filter(lambda x: x > 5 and x < 15, numbers)

5より大きく15より小さい要素を抽出します。

filter()関数の第一引数にNoneを指定するケース

filter()関数の第一引数にNoneを指定すると、真偽値がTrueである要素だけが抽出されます。

リスト内の要素が真偽値を持つ場合に便利です。

filter(None, [True, False, 1, 0])

[True, 1]を返します。

False要素の抽出:itertools.filterfalse()

itertoolsモジュールのilterfalse()関数は、filter()関数の反対で、条件に合わない要素を抽出します。

filter()関数を使用して逆の結果を得たい場合に便利です。

import itertools
itertools.filterfalse(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])

奇数のみを返します。

filter()関数に代わるフィルタリング手法

こちらでは、filter()関数以外の方法でデータをフィルタリングする手法について解説します。

  • リスト内包表記でのフィルタリング
  • ジェネレータ式を利用した手法

リスト内包表記でのフィルタリング

リスト内包表記はPythonの強力な機能で、リストを簡潔に生成できます。

filter()関数と同様のフィルタリングを行うことも可能です。

[x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

1から10までの偶数をリストとして生成します。

内包表記の詳しい解説はこちら。

【完全版】Pythonの内包表記|サンプルコード付きで書き方を解説
Pythonの内包表記について詳しく知りたいですか?内包表記はPython言語特有の強力で効率的なツールで、コードを簡潔で読みやすく書くための基本的なテクニックです。当記事では、Pythonの内包表記の使用法を具体的なコードと一緒に詳細に解説しています。特にPython初心者の方は必読です。

ジェネレータ式を利用した手法

ジェネレータ式はリスト内包表記に似ていますが、リストをメモリに展開する代わりにイテレータを返します。

大量のデータを扱う場合、メモリの使用量を抑えられるため効率的です。

(x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0)

filter()を他の関数と組み合わせる応用テクニック

filter()関数をmap()関数と組み合わせる方法や、実例を使った応用テクニックについて解説します。

  • filter()とmap()を組み合わせて使う
  • 実例を使った応用テクニック

filter()とmap()を組み合わせて使う

filter()とmap()を組み合わせることで、リストの要素をフィルタリングしながら同時に変換できます。

map(lambda x: x*2, filter(lambda x: x % 2 == 0, range(1, 11)))

1から10までの偶数を2倍したリストを生成します。

実例を使った応用テクニック

実際のデータセットにfilter()関数を活用する場合、組み合わせる関数や方法が多様です。

例えば、データセットから特定の条件を満たすデータを抽出し、それらを平均するといった具体的な処理をおこなえます。

このような場合、統計ライブラリやデータ処理ライブラリと組み合わせて使用すると、非常に効率的です。

import statistics

# サンプルデータセット
dataset = [12, 45, 23, 67, 8, 34, 56, 90, 17, 41]

# 20以上の値だけを抽出して平均を計算
filtered_data = filter(lambda x: x >= 20, dataset)
average = statistics.mean(filtered_data)

print(f"Filtered Data: {list(filtered_data)}")
print(f"Average: {average}")

filter()関数でよく起こるエラーとその解決策

こちらでは、filter()関数の使用中によく遭遇するエラーや問題について、解決策とともに解説します。

  • filter()関数でよくあるエラー
  • 解決策とベストプラクティス

filter()関数でよくあるエラー

filter()関数を使用する際、よくあるエラーには、引数の数が間違っている、または渡される関数が正しくないなどがあります。

これらのエラーはコードの文法や構造に問題がある場合に発生するものです。

解決策とベストプラクティス

エラーを解消するためには、関数の引数を正しく指定し、適切な関数を渡す必要があります。

また、filter()関数を使う前に、入力データの型を確認するなどの前処理をおこないましょう。

filter()関数を使った実践的な例とチュートリアル案

実際のデータセットでのfilter()関数の活用例と、初心者でもわかりやすいチュートリアルを提供します。

  • 実際のデータセットでのfilter()関数の活用
  • ステップバイステップの実践的チュートリアル

実際のデータセットでのfilter()関数の活用

filter()関数はデータ分析において非常に役立ちます。

顧客データから特定の条件を満たす顧客を抽出したり、センサーデータから異常値を検出するなどの応用が考えられます。

# 顧客データのリスト
customers = [
    {"name": "Alice", "age": 25, "gender": "female"},
    {"name": "Bob", "age": 30, "gender": "male"},
    {"name": "Charlie", "age": 20, "gender": "male"},
    {"name": "Diana", "age": 35, "gender": "female"},
    {"name": "Eve", "age": 28, "gender": "female"}
]

# 年齢が30歳以上の顧客を抽出する
filtered_customers = filter(lambda x: x["age"] >= 30, customers)

# 結果を表示する
print("Customers aged 30 or above:")
for customer in filtered_customers:
    print(customer["name"])

ステップバイステップの実践的チュートリアル

以下に、CSVファイルを読み込んでデータをフィルタリングし、結果を新しいファイルに保存するチュートリアルの手順を示します。

  1. 必要なライブラリのインストール
  2. サンプルのCSVファイルの準備
  3. Pythonスクリプトの作成とライブラリのインポート
  4. CSVファイルの読み込み
  5. データのフィルタリング条件の指定
  6. データのフィルタリングと結果の取得
  7. 結果の保存

1.必要なライブラリのインストール

プロジェクトで使用するライブラリ(例: pandas)をインストールします。

ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行してください。

pip install pandas

2.サンプルのCSVファイルの準備

プロジェクトに使用するサンプルのCSVファイル(例: data.csv)を用意。

このファイルにはデータが含まれている必要があります。

name,age,gender
Alice,25,Female
Bob,30,Male
Charlie,35,Male
Diana,28,Female

3.Pythonスクリプトの作成とライブラリのインポート

Pythonのテキストエディタを開き、新しいスクリプトファイルを作成します。

必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

4.CSVファイルの読み込み

pd.read_csv()関数を使用してCSVファイルを読み込みます。

ファイルのパスを指定して関数を呼び出しましょう。

   data = pd.read_csv('data.csv')

5.データのフィルタリング条件の指定

データをフィルタリングするための条件を指定しましょう。

例えば、’age’列の値が30以上の行を抽出する場合は、以下のように条件を設定します。

   condition = data['age'] >= 30

6.データのフィルタリングと結果の取得

フィルタリングを適用し、結果を取得します。条件を使って元のデータからフィルタリングされたデータを抽出します。

   filtered_data = data[condition]

7.結果の保存

フィルタリングされた結果を新しいCSVファイルに保存します。

to_csv()メソッドを使用して、保存するファイル名と必要なオプションを指定してください。

   filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False)

これで、CSVファイルからデータを読み込んでフィルタリングし、結果を新しいファイルに保存する手順が完了しました。

このプロジェクトでは、pandasライブラリを使用してデータを効率的に操作し、条件に基づいたデータのフィルタリングと保存をおこないました。

データの読み込み、条件の指定、フィルタリング、保存などの基本的なデータ処理手法を学べるものです。

まとめ

当記事では、基本的な使用法から応用例まで、filter()関数のさまざまな側面を探ってきました。

データは現代社会の中で重要な役割を果たしており、効率的なデータ処理スキルは必須です。

filter()関数を使いこなすことで、データ分析や処理作業がよりスムーズになるでしょう。

またfilter()関数をマスターしたら、さらにPythonのデータ処理に関連する他の関数やライブラリを学ぶこともおすすめです。

当記事が、filter()関数を理解し、Pythonにおけるデータ処理スキルを向上させるための参考になれば幸いです。

タイトルとURLをコピーしました