PythonのPandasのデータフレームでqueryを変数を使う場合

2025年7月28日

PythonのPandasライブラリにおける DataFrame.query() メソッドは、SQLライクな構文でデータフレームをフィルタリングできる便利な方法です。

ただし、変数を使って動的に条件を設定したい場合には、少し注意が必要です。

以下では、query() の基本から、変数を使う方法、注意点や応用テクニックまで、段階的に丁寧に解説していきます。

基本の `query()` の使い方

まずは基本構文から見ていきましょう。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# 30歳以上の人を抽出
filtered = df.query("age >= 30")
print(filtered)

変数を使いたい場合の方法

方法： `@変数名` の形式で使う

Pandasでは、@ を使うことで外部のPython変数を参照できます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35]
})

age_threshold = 30
filtered = df.query("age >= @age_threshold")
print(filtered)

これにより age_threshold が展開され、df[df["age"] >= 30] と同等の結果が得られます。

応用例：複数の変数を使う

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40]
})

min_age = 26
max_age = 34
filtered = df.query("@min_age <= age <= @max_age")
print(filtered)

注意点：カラム名にスペースや記号がある場合

カラム名にスペースや記号（例: user name, total-amount）がある場合は、バッククオート ` で囲みます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'user name': ['Alice', 'Bob'],
    'score': [80, 90]
})

threshold = 85
filtered = df.query("`user name` == 'Bob' and score > @threshold")
print(filtered)

より動的な構文を作るテクニック

場合によっては、条件式をプログラム的に組み立てたいこともあります。

その場合は、Pythonの文字列操作を活用できます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'score': [88, 92, 85]
})

column = "score"
threshold = 90
query_str = f"{column} >= @threshold"
filtered = df.query(query_str)
print(filtered)

変数 column の値によって異なる列を参照したい場合にも便利です。

DataFrame.query() を使うメリット

メリット	説明
可読性が高い	SQLライクで直感的に書ける
変数を埋め込める	`@変数` で柔軟に使える
複雑な条件でも簡潔に記述可能	`"col1 > 10 and col2 == 'abc'"` のように自然な表現が可能
`eval()` 同様の高速性	`numexpr` を内部的に使用しており、高速な評価が可能なことがある（ただし限定的）

`query()` を使わない方がよい場面

カラム名が多数スペースや記号を含むとき（可読性が落ちる）
Pythonの変数名とカラム名が衝突して紛らわしくなるとき
非数値データや文字列の一致条件が複雑すぎるとき（通常のブールインデックスの方がシンプル）

まとめ

やりたいこと	書き方
固定値でフィルタ	`df.query("age > 30")`
変数を使う	`df.query("age > @age_threshold")`
変数でカラム指定	`df.query(f"{col} > @val")`
カラム名にスペース	`df.query("`column name `== 'something'")`