【Python】df.iloc[:, :8]はどういう意味？わかりやすく解説！

2025.06.18 2025.06.18

Pandasで表形式のデータ（DataFrame）を扱っているとき、df.iloc[:, :8] というコードをよく見かけます（8はあくまで例の数字です。2や10とかいろいろな数字が入ります）

一見すると謎の記号のようですが、実はとても直感的な動きをしてくれる便利な構文です。

この記事では df.iloc[:, :8] の意味と使いどころを、初心者にもわかりやすく丁寧に解説します！

そもそも `iloc` とは？

iloc は「pandasのDataFrameが持つインデクサ（indexer）」で、行番号・列番号などの“整数の位置”を使ってデータを取り出す機能です。

例えば df.iloc[0, 1] は「0行目1列目の値」を指します。

iloc は関数ではなく、[] を使って指定する特殊な構文なので、df.iloc[...] のように書いて使います。

[]の最初に行の指定、次に列の指定をします。

df.iloc[行, 列]</code><code inline="">

1	df.iloc[行, 列]</code><code inline="">

`df.iloc[:, :8]` はどういう意味か？

これは「行はすべて、列は左から8列目まで取得する」という意味です。

iloc→行番号や列番号でデータを抽出するためのインデックス指定機能
:→行をすべて選択
:8→列の左から「8列目の1つ前」までを選択（0〜7列目の計8列）

具体例で見てみよう

実際の具体的なコードと出力結果で確認してみましょう。

import pandas as pd

# サンプルのデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': range(5),
    'B': range(5),
    'C': range(5),
    'D': range(5),
    'E': range(5),
    'F': range(5),
    'G': range(5),
    'H': range(5),
    'I': range(5)
})

# 表示（9列）
print(df)

import pandas as pd

# サンプルのデータフレームを作成

df = pd.DataFrame({

'A': range(5),

'B': range(5),

'C': range(5),

'D': range(5),

'E': range(5),

'F': range(5),

'G': range(5),

'H': range(5),

'I': range(5)

})

# 表示（9列）

print(df)

出力結果：

	A	B	C	D	E	F	G	H	I
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
2	2	2	2	2	2	2	2	2	2
3	3	3	3	3	3	3	3	3	3
4	4	4	4	4	4	4	4	4	4

ここで次のように指定します：

df.iloc[:, :8]

1 2	df.iloc[:, :8]

これは「すべての行」と「左から数えて8列目の“手前”までの列」を意味します。

つまり、A列（0番目）からH列（7番目）までが取り出されます。

要注意ポイント：列番号は0から始まる！

プログラミングではよくあることですが、最初の列は1ではなく「0」番目とカウントします。

実際の列	番号（インデックス）
A列	0
B列	1
C列	2
D列	3
E列	4
F列	5
G列	6
H列	7
I列	8

そのため、:8 と指定すると「0〜7番目の列」、すなわち A〜H列 になります。

この 「1列目=0列目」という感覚のズレが初心者にとって最初の関門ですが、しっかり覚えておくと、他のPython操作でも応用がきくので、少しずつ慣れておきましょう。

`iloc`のよくある応用パターン

左からN列だけ使いたい

df.iloc[:, :5]  # → A〜E列までを使う

1	df.iloc[:, :5] # → A〜E列までを使う

特定の列範囲だけ抽出したい（例：3列目〜6列目）

df.iloc[:, 3:7]  # → D〜G列

1	df.iloc[:, 3:7] # → D〜G列

行と列の範囲を同時に指定したい

df.iloc[1:4, :4]  # → 2〜4行目 × A〜D列のデータ

1 2	df.iloc[1:4, :4] # → 2〜4行目 × A〜D列のデータ

注意：列名ではなく「列番号」で指定する点に注意！

iloc は「列番号」を指定する必要があります。

もし、列名で指定したい場合はdf.loc[:, 'A':'H'] のように「列名」で指定可能な loc を使います。

iloc と loc は紛らわしいですが、 ilocの「 i 」はindexの先頭の「 i 」と覚えておくと区別がつきやすくなるはずです。

まとめ

構文	意味
`df.iloc[:, :8]`	全行・左から8列目まで（A〜H列）を抽出
`iloc`	行番号・列番号ベースの抽出をするインデクサ

iloc はデータを前処理したり、特定の範囲だけを扱いたい時に非常に便利な書き方なので、使い方に慣れておきましょう！