Pandasで配列をDataFrameやSeriesに格納する方法[Python] ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasは、データフレームとシリーズという2つの主要なデータ構造を提供しています。これらのデータ構造は、大量のデータを扱う際に非常に便利です。しかし、Pandasのデータフレームやシリーズに配列データを格納する方法については、初心者にとってはやや複雑に感じるかもしれません。

本記事では、Pandasを使って配列データをデータフレームやシリーズに格納する方法を詳しく解説します。また、格納した配列データの操作方法についても紹介します。

Pandasでの配列データの管理方法

Pandasでは、データフレームとシリーズという2つのデータ構造を使用して配列データを管理します。

データフレームは、行と列からなる2次元のデータ構造です。表のような形式でデータを扱うことができ、異なるデータ型のデータも格納できます。データフレームは複数のシリーズ（1次元のデータ構造）から構成されており、シリーズごとに列として格納されます。

シリーズは、1次元のデータ構造であり、一連の値を格納します。シリーズはデータフレームの各列に相当します。

データフレームとシリーズの違い

データフレームとシリーズは、それぞれ異なるデータ構造を持っています。主な違いは以下の通りです。

データフレームは2次元のデータ構造であり、複数の列から構成されます。
シリーズは1次元のデータ構造であり、単一の列からなります。

配列データをデータフレームに格納する方法

配列データをデータフレームに格納するには、PandasのDataFrameクラスを使用します。以下の手順で進めていきましょう。Pandasライブラリをインポートします。配列データを用意します。DataFrameクラスを使用して、データフレームを作成します。具体的なコード例を以下に示します。

import pandas as pd
# 配列データを用意
array_data = [10, 20, 30, 40, 50]
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(array_data, columns=['Column_Name'])
print(df)

上記の例では、array_dataという配列データを用意し、それをDataFrameクラスを使用してデータフレームに格納しています。pd.DataFrame()の引数に配列データと列名を指定します。print(df)によって、作成したデータフレームを表示します。

  Column_Name
0 10
1 20
2 30
3 40
4 50

このように、配列データがデータフレームに格納され、行と列の形式で表示されます。

配列データをシリーズに格納する方法

配列データをシリーズに格納するには、PandasのSeriesクラスを使用します。以下の手順で進めていきましょう。Pandasライブラリをインポートします。配列データを用意します。Seriesクラスを使用して、シリーズを作成します。具体的なコード例を以下に示します。

# 配列データを用意
array_data = [10, 20, 30, 40, 50]
# シリーズを作成
series = pd.Series(array_data, name='Series_Name')
print(series)

上記の例では、array_dataという配列データを用意し、それをSeriesクラスを使用してシリーズに格納しています。pd.Series()の引数に配列データとシリーズ名を指定します。print(series)によって、作成したシリーズを表示します。実行結果は以下のようになります。

0 10
1 20
2 30
3 40
4 50
Name: Series_Name, dtype: int64

このように、配列データがシリーズに格納され、インデックスと値の形式で表示されます。シリーズ名も指定した通り表示されています。

データフレームやシリーズでの配列データ操作

データフレームやシリーズに格納された配列データを操作する方法について説明します。

データフレームでの配列データ操作

データフレームでは、行と列の操作が可能です。以下に代表的な操作方法を紹介します。

行の選択: `loc`や`iloc`を使用して、特定の行を選択できます。
列の選択: 列名を指定して、特定の列を選択できます。
データのフィルタリング: 条件を指定して、特定の条件を満たすデータを選択できます。
データの追加・削除: `assign`や`drop`を使用して、データを追加したり削除したりできます。
データの結合: `concat`や`merge`を使用して、複数のデータフレームを結合できます。

シリーズでの配列データ操作

シリーズでも、配列データを操作する機能があります。以下に代表的な操作方法を紹介します。

要素の選択: インデックスを指定して、特定の要素を選択できます。
データのフィルタリング: 条件を指定して、特定の条件を満たすデータを選択できます。
要素の変更: インデックスを指定して、特定の要素の値を変更できます。
要素の追加・削除: `append`や`drop`を使用して、要素を追加したり削除したりできます。
要素の結合: `concat`を使用して、複数のシリーズを結合できます。

まとめ

本記事では、Pandasを使ってデータフレームやシリーズに配列データを格納する方法について解説しました。データフレームは2次元のデータ構造であり、シリーズは1次元のデータ構造です。配列データをデータフレームに格納するには`DataFrame`クラスを使用し、シリーズに格納するには`Series`クラスを使用します。
また、データフレームやシリーズに格納された配列データは、行や列の操作を通じて様々な処理が可能です。データフレームでは行や列の選択、データのフィルタリング、データの追加や削除、データの結合などが行えます。シリーズでも要素の選択やフィルタリング、要素の変更、要素の追加や削除、要素の結合が可能です。
これらの操作を使うことで、配列データを柔軟に操作し、データの加工や分析を効率的に行うことができます。Pandasを使用することで、配列データの管理や操作が簡単になります。データフレームやシリーズの機能を活用して、大量のデータを効率的に処理し、データ分析の効果を高めることができます。