pandas成長の道——DataFrameの作成

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1、DataFrame概要

2、DataFrameの作成

3、DataFrameの値取得

4、DataFrameの属性

1、DataFrameの概要
DataFrameは2次元のデータ構造であり、Series構造の辞書と考えられる.すなわち、カラム名(columns labels)はキーであり、各カラムの値はSeriesであり、辞書の値である
2、DataFrameの作成
辞書による作成辞書による作成では、辞書のキーをカラム名とし、対応する値を各行の値とします.indexとcolumnsの値を指定できますが、指定した辞書に対応する値がない場合はNaNで入力します.

dict = {"name":["  ", "  ", "  "], "age":[22, 23, 20], "gender":["female", "female", "male"]}
df = pd.DataFrame(data=dict, index=["p1", "p2", "p3"])

出力結果:

	name age gender
p1	  	 22	 female
p2	  	 23	 female
p3	  	 20	 male

リスト作成によるリスト作成、行別作成

df = pd.DataFrame(data=[["  ",22,"female"],["  ",23,"female"],["  ",20,"male"]], columns=["name","age","gender"], index=["p1", "p2", "p3"])

出力結果:

	name  age	gender
p1	  	  22	female
p2	  	  23	female
p3	  	  20	male

3、DataFrameの値取得
例:

	name age	gender
p1	  	 22		female
p2	  	 23		female
p3	    20		male

取得列形式:DataFrame["列名"]またはDataFrame.列名

df["name"]
df.name
#     ：
	p1      
	p2      
	p3      
	Name: name, dtype: object

複数列の取得、リストの使用

df[["name", "gender"]]
#     ：
		name	gender
	p1	  		female
	p2	  		female
	p3	  		male

取得行形式:DataFrame.loc["行名"またはDataFrame.iloc[i]

df.loc["p2"]
df.iloc[1]
    ：
	name            
	age           23
	gender    female
	Name: p2, dtype: object

複数行の取得、リストの使用

df.iloc[[0,2]]
df.loc[["p1", "p3"]]
    ：
		name	age	gender
	p1	  		22	female
	p3	  		20	male

値の取得

#           
df["name"]["p1"]
df["name"][0]
df.loc["p1"][0]
df.iloc[0][0]
#     ：
	'  '

df.loc[["p1","p2"]][["name", "gender"]]
df[["name", "gender"]].loc[["p1", "p2"]]
#     ：
		name	gender
	p1	  		female
	p2	  		female

atとiatで値を取得atとiatを使用する場合、ある値しか取得できません.1行または列の値は取得できません.

df.at["p1", "name"]		#    ：'  '

df.at["p1", ["name", "gender"]]		#  
df.at[["p1", "p2"], "name"]			#  

at/iatはloc/ilocと併用することもできる

df.loc["p2"].at["name"]		#    ：'  '

df.at["p2"].loc["name"]		#  

注意:loc/ilocのみが前、at/iatは後
4、DataFrameの属性
例:

	name	age	gender
p1	  		22	female
p2	  		23	female
p3	  		20	male

index、columns、valuesプロパティ:

print(df.index)		#     ：Index(['p1', 'p2', 'p3'], dtype='object')
print(df.columns)	#    ：Index(['names', 'age', 'gender'], dtype='object')
print(df.values)
#     ：
	[['  ' 22 'female']
	 ['  ' 23 'female']
	 ['  ' 20 'male']]

size、shapeプロパティ:

df.size		#    ：9
df.shape	#    ：(3, 3)

axesプロパティはindexとcolumnsの組み合わせに相当します.

df.axes
#     ：
	[Index(['p1', 'p2', 'p3'], dtype='object'),
	 Index(['name', 'age', 'gender'], dtype='object')]

Empty属性は、DataFrameが空であるか否かを判断する

df.empty	#    ：False