【Pandas】基礎1(DataFrame, Series)
はじめに
機械学習や深層学習が人気の昨今、
データを加工し、前処理を行う機会が非常に多くなってきた。
データ処理方法は様々存在するが、そのデータ処理ツールの一つとしてpythonのpandasが存在する。
そこで、今回は公式のpandasのintro記事を参考に
pandasの基礎にDaraFrame、Seriesについて記していく。
そもそもPandasはどのようなデータを扱うのに適しているのか?
表形式のデータを扱うのに非常に適している。
例えば、エクセルやSQLといったデータだ。
pandasを利用することでデータの検索やデータの処理などを行うことができる。
DataFrame
pandasが使えるデータテーブルのことである。
下の図のように、行(rows)列(columns)で構成されている。
pythonでの記述方法
手動でdataframeを作成するには、pythonのdictonaryを使用する。
dictonaryのキーがDataFrameの列のheadとして、 dictonaryのリストがDataFrameの行となる。
df = pd.DataFrame({
"Name": ["Braund, Mr. Owen Harris",
"Allen, Mr. William Henry",
"Bonnell, Miss. Elizabeth"],
"Age": [22, 35, 58],
"Sex": ["male", "male", "female"]}
)
出力結果
Series
SeriesとはDataFrameの各列のことを言う。
pythonでの記述方法
例として、上記のDataFrameから'Name'を取得してみる。
series = df['Name']
もしくは、手動で作成することもできる。
series2 = pd.Series(["Braund, Mr. Owen Harris",
"Allen, Mr. William Henry",
"Bonnell, Miss. Elizabeth"],
name = 'Name'
)
出力結果
まとめ
- DataFrame
- pandasで扱うデータのテーブル
- Series
- DataFrameの各列のこと
参考
- pandasで扱うデータのテーブル
- DataFrameの各列のこと
Author And Source
この問題について(【Pandas】基礎1(DataFrame, Series)), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/higakin/items/bd3843a2c8b01a954ac0著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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