Pandsシリーズ-DataFrameとSeriesデータ構造

Series

DataFrame

Data FrameからSeries

を検索しました.

import pandas as pd
import numpy as np

1.Series
Seriesは1次元配列に似たオブジェクトで、データのセット(異なるデータタイプ)と関連するデータラベルのセット(すなわちインデックス)から構成されています.
1.1データリストだけで最も簡単なSeriesが生成されます.

s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7])

#      ，     
s1

0      1
1      a
2    5.2
3      7
dtype: object

#     
s1.index

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

#     
s1.values

array([1, 'a', 5.2, 7], dtype=object)

1.2タグインデックスを持つSeriesを作成します.

s2 = pd.Series([1, 'a', 5.2, 7], index=['d','b','a','c'])

s2

d      1
b      a
a    5.2
c      7
dtype: object

s2.index

Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object')

1.3 Python辞書を使ってSeriesを作成する

sdata={'Ohio':35000,'Texas':72000,'Oregon':16000,'Utah':5000}

s3=pd.Series(sdata)

s3

Ohio      35000
Texas     72000
Oregon    16000
Utah       5000
dtype: int64

1.4ラベル索引に従ってデータを照会する
Pythonに似た辞書dict

s2

d      1
b      a
a    5.2
c      7
dtype: object

s2['a']

5.2

type(s2['a'])

float

s2[['b','a']]

b      a
a    5.2
dtype: object

type(s2[['b','a']])

pandas.core.series.Series

2.Data Frame
DataFrameはテーブル型のデータ構造です.

各列は、異なる値タイプ(数値、文字列、ブール値など)

でありうる.

行インデックスindexもあれば、列インデックスcolumns

もあります.

は、Seriesからなる辞書

と見なすことができる.
dataframeを作成する最も一般的な方法は、02節を参照して、テキストファイル、excel、mysqlデータベースを読み取ります.
2.1複数の辞書シーケンスに基づいてdataframeを作成する

data={
        'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
        'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
        'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
    }
df = pd.DataFrame(data)

df

state
year
ポップ
0
Ohio
2000
1.5
1
Ohio
2001
1.7
2
Ohio
2002
3.6
3
Nevada
2001
2.4
4
Nevada
2002
2.9

df.dtypes

state     object
year       int64
pop      float64
dtype: object

df.columns

Index(['state', 'year', 'pop'], dtype='object')

df.index

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

3.Data FrameからSeriesを検索する

行、一列だけ調べたら、返ってくるのはpd.Series

です.

複数行、複数列を検索すると、返ってくるのはpd.DataFrame

です.

df

state
year
ポップ
0
Ohio
2000
1.5
1
Ohio
2001
1.7
2
Ohio
2002
3.6
3
Nevada
2001
2.4
4
Nevada
2002
2.9
3.1一列を調べたら、結果はpd.Seriesです.

df['year']

0    2000
1    2001
2    2002
3    2001
4    2002
Name: year, dtype: int64

type(df['year'])

pandas.core.series.Series

3.2複数の列を検索し、結果はpd.DataFrameです.

df[['year', 'pop']]

year
ポップ
0
2000
1.5
1
2001
1.7
2
2002
3.6
3
2001
2.4
4
2002
2.9

type(df[['year', 'pop']])

pandas.core.frame.DataFrame

3.3行を調べたら、結果はpd.Seriesです.

df.loc[1]

state    Ohio
year     2001
pop       1.7
Name: 1, dtype: object

type(df.loc[1])

pandas.core.series.Series

3.4複数行を検索した結果、pd.DataFrameです.

df.loc[1:3]

state
year
ポップ
1
Ohio
2001
1.7
2
Ohio
2002
3.6
3
Nevada
2001
2.4

type(df.loc[1:3])

pandas.core.frame.DataFrame

ここのコードアドレス:https://github.com/peiss/ant-learn-pandas