Pythonパンダ-基本機能

ここまでで、3つのPandasDataStructuresとそれらの作成方法について学習しました。リアルタイムデータ処理における重要性のため、主にDataFrameオブジェクトに焦点を当て、他のいくつかのDataStructureについても説明します。

シリーズの基本機能

シニア番号	属性またはメソッドと説明
1	axes 行軸ラベルのリストを返します
2	dtype オブジェクトのdtypeを返します。
3	empty シリーズが空の場合はTrueを返します。
4	ndim 定義1により、基になるデータの次元数を返します。
5	size 基になるデータの要素の数を返します。
6	values シリーズをndarrayとして返します。
7	head() 最初のn行を返します。
8	tail() 最後のn行を返します。

シリーズを作成して、上記のすべての表形式の属性操作を見てみましょう。

例

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

その output 次のとおりです-

0   0.967853
1  -0.148368
2  -1.395906
3  -1.758394
dtype: float64

軸

シリーズのラベルのリストを返します。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The axes are:")
print s.axes

その output 次のとおりです-

The axes are:
[RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)]

上記の結果は、0から5までの値のリストのコンパクトな形式、つまり[0,1,2,3,4]です。

空の

オブジェクトが空かどうかを示すブール値を返します。Trueは、オブジェクトが空であることを示します。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("Is the Object empty?")
print s.empty

その output 次のとおりです-

Is the Object empty?
False

ndim

オブジェクトの次元数を返します。定義上、シリーズは1Dデータ構造であるため、

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

print ("The dimensions of the object:")
print s.ndim

その output 次のとおりです-

0   0.175898
1   0.166197
2  -0.609712
3  -1.377000
dtype: float64

The dimensions of the object:
1

サイズ

シリーズのサイズ（長さ）を返します。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(2))
print s
print ("The size of the object:")
print s.size

その output 次のとおりです-

0   3.078058
1  -1.207803
dtype: float64

The size of the object:
2

値

系列の実際のデータを配列として返します。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

print ("The actual data series is:")
print s.values

その output 次のとおりです-

0   1.787373
1  -0.605159
2   0.180477
3  -0.140922
dtype: float64

The actual data series is:
[ 1.78737302 -0.60515881 0.18047664 -0.1409218 ]

ヘッド＆テール

SeriesまたはDataFrameオブジェクトの小さなサンプルを表示するには、head（）メソッドとtail（）メソッドを使用します。

head() 最初を返します n行（インデックス値を確認してください）。表示する要素のデフォルト数は5ですが、カスタム数を渡すこともできます。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s

print ("The first two rows of the data series:")
print s.head(2)

その output 次のとおりです-

The original series is:
0   0.720876
1  -0.765898
2   0.479221
3  -0.139547
dtype: float64

The first two rows of the data series:
0   0.720876
1  -0.765898
dtype: float64

tail() 最後を返します n行（インデックス値を確認してください）。表示する要素のデフォルト数は5ですが、カスタム数を渡すこともできます。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s

print ("The last two rows of the data series:")
print s.tail(2)

その output 次のとおりです-

The original series is:
0 -0.655091
1 -0.881407
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64

The last two rows of the data series:
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64

DataFrameの基本機能

ここで、DataFrameの基本機能とは何かを理解しましょう。次の表に、DataFrameの基本機能に役立つ重要な属性またはメソッドを示します。

シニア番号	属性またはメソッドと説明
1	T 行と列を転置します。
2	axes 行軸ラベルと列軸ラベルのみをメンバーとするリストを返します。
3	dtypes このオブジェクトのdtypeを返します。
4	empty NDFrameが完全に空の場合はTrue [アイテムなし]。軸のいずれかが長さ0の場合。
5	ndim 軸の数/配列の次元。
6	shape DataFrameの次元を表すタプルを返します。
7	size NDFrame内の要素の数。
8	values NDFrameのNumpy表現。
9	head() 最初のn行を返します。
10	tail() 最後のn行を返します。

DataFrameを作成して、上記の属性がどのように機能するかを見てみましょう。

例

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data series is:")
print df

その output 次のとおりです-

Our data series is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

T（転置）

DataFrameの転置を返します。行と列が入れ替わります。

import pandas as pd
import numpy as np
 
# Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The transpose of the data series is:")
print df.T

その output 次のとおりです-

The transpose of the data series is:
         0     1       2      3      4      5       6
Age      25    26      25     23     30     29      23
Name     Tom   James   Ricky  Vin    Steve  Smith   Jack
Rating   4.23  3.24    3.98   2.56   3.2    4.6     3.8

軸

行軸ラベルと列軸ラベルのリストを返します。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Row axis labels and column axis labels are:")
print df.axes

その output 次のとおりです-

Row axis labels and column axis labels are:

[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index([u'Age', u'Name', u'Rating'],
dtype='object')]

dtypes

各列のデータ型を返します。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The data types of each column are:")
print df.dtypes

その output 次のとおりです-

The data types of each column are:
Age     int64
Name    object
Rating  float64
dtype: object

空の

オブジェクトが空かどうかを示すブール値を返します。Trueは、オブジェクトが空であることを示します。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Is the object empty?")
print df.empty

その output 次のとおりです-

Is the object empty?
False

ndim

オブジェクトの次元数を返します。定義上、DataFrameは2Dオブジェクトです。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The dimension of the object is:")
print df.ndim

その output 次のとおりです-

Our object is:
      Age    Name     Rating
0     25     Tom      4.23
1     26     James    3.24
2     25     Ricky    3.98
3     23     Vin      2.56
4     30     Steve    3.20
5     29     Smith    4.60
6     23     Jack     3.80

The dimension of the object is:
2

形状

DataFrameの次元を表すタプルを返します。タプル（a、b）、ここでaは行数を表し、b 列の数を表します。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The shape of the object is:")
print df.shape

その output 次のとおりです-

Our object is:
   Age   Name    Rating
0  25    Tom     4.23
1  26    James   3.24
2  25    Ricky   3.98
3  23    Vin     2.56
4  30    Steve   3.20
5  29    Smith   4.60
6  23    Jack    3.80

The shape of the object is:
(7, 3)

サイズ

DataFrame内の要素の数を返します。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The total number of elements in our object is:")
print df.size

その output 次のとおりです-

Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The total number of elements in our object is:
21

値

DataFrame内の実際のデータをとして返します NDarray.

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The actual data in our data frame is:")
print df.values

その output 次のとおりです-

Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80
The actual data in our data frame is:
[[25 'Tom' 4.23]
[26 'James' 3.24]
[25 'Ricky' 3.98]
[23 'Vin' 2.56]
[30 'Steve' 3.2]
[29 'Smith' 4.6]
[23 'Jack' 3.8]]

ヘッド＆テール

DataFrameオブジェクトの小さなサンプルを表示するには、 head() およびtail（）メソッド。 head() 最初を返します n行（インデックス値を確認してください）。表示する要素のデフォルト数は5ですが、カスタム数を渡すこともできます。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The first two rows of the data frame is:")
print df.head(2)

その output 次のとおりです-

Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The first two rows of the data frame is:
   Age   Name   Rating
0  25    Tom    4.23
1  26    James  3.24

tail() 最後を返します n行（インデックス値を確認してください）。表示する要素のデフォルト数は5ですが、カスタム数を渡すこともできます。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]), 
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The last two rows of the data frame is:")
print df.tail(2)

その output 次のとおりです-

Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The last two rows of the data frame is:
    Age   Name    Rating
5   29    Smith    4.6
6   23    Jack     3.8