Pandasデータフレームの表示方法一覧！効率的なデータ分析のために

pandasデータフレームの表示方法一覧！効率的なデータ分析のために

はじめに

データ分析をする際、データを読み込んだ後、必ず行う作業があります。それは、読み込んだデータを表示することです。pandasは、データ分析において頻繁に使用されるライブラリであり、データフレームの表示方法も多彩です。本記事では、pandasデータフレームの表示方法を一覧で紹介し、効率的なデータ分析を行うためのノウハウを提供します。

Pandasデータフレーム表示方法の重要性

データフレームの表示方法は、データ分析の初期段階で非常に重要です。データを読み込んでから、どのように表示するかによって、データの全体像をつかむことができます。また、どのように表示するかによって、データフレームを使った効率的なデータ分析ができるようになります。

効率的なデータ分析のための表示方法一覧の紹介

次に、pandasデータフレームの表示方法を一覧で紹介します。データフレームを使った効率的なデータ分析をするために、必ず抑えておくべき内容です。

こんな人におすすめ

  • データ分析を始めたばかりの人
  • データフレームの表示方法を知りたい人
  • データフレームを使った効率的なデータ分析をしたい人

使用する主なライブラリ

本記事では、主にpandasとnumpyのライブラリを使用します。

Pandasデータフレーム表示方法一覧

以下では、pandasデータフレームの表示方法を紹介します。

データフレームの基本的な表示方法

pandasデータフレームの基本的な表示方法は、print()を使用することです。ただし、大きなデータフレームの場合は、表示される行数が多くなり、全体像をつかみにくいことがあります。そのため、head()やtail()を使って、先頭や末尾の数行だけを表示することができます。

# pandasライブラリのインポート
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv')

# データフレームの表示（先頭5行）
print(df.head())

# データフレームの表示（末尾5行）
print(df.tail())

部分的な表示方法（先頭・末尾・ランダムな行の表示）

前述のhead()やtail()のほか、ランダムな行を表示するにはsample()を使用します。

# pandasライブラリのインポート
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv')

# データフレームの表示（先頭10行）
print(df.head(10))

# データフレームの表示（末尾10行）
print(df.tail(10))

# データフレームの表示（ランダムな10行）
print(df.sample(10))

条件に基づくデータ表示方法

条件に基づいたデータの表示方法として、loc[]やiloc[]を使用します。条件には、列名や行番号を指定することができます。

# pandasライブラリのインポート
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv')

# 'A'列が100以上のデータを表示
print(df.loc[df['A'] >= 100])

# 3行目から5行目までのデータを表示
print(df.iloc[3:6])

ソートして表示する方法

データフレームのソート方法として、sort_values()を使用します。ソート対象の列や昇順/降順を指定することができます。

# pandasライブラリのインポート
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv')

# 'A'列で昇順にソートして表示
print(df.sort_values('A'))

# 'B'列で降順にソートして表示
print(df.sort_values('B', ascending=False))

列や行を隠して表示する方法

列や行を削除して表示するには、drop()を使用します。列を削除する場合は、axis=1を指定します。

# pandasライブラリのインポート
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv')

# 'C'列を削除して表示
print(df.drop('C', axis=1))

# 2行目を削除して表示
print(df.drop(1))

表示設定のカスタマイズ

表示設定のカスタマイズには、set_option()を使用します。表示する列の最大表示幅、最大表示行数などを設定することができます。

# pandasライブラリのインポート
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv')

# 最大表示列数を5に設定して表示
pd.set_option('display.max_columns', 5)

print(df)

# 最大表示行数を10に設定して表示
pd.set_option('display.max_rows', 10)

print(df)

まとめ

pandasデータフレームの表示方法について、基本的な表示方法から条件に基づくデータ表示方法、ソートや列や行を隠す方法、表示設定のカスタマイズ方法まで紹介しました。データフレームを使った効率的なデータ分析には、データフレームの表示方法を工夫することが欠かせません。また、データフレームの表示方法を工夫することで、データの傾向や特徴を把握することができ、データビジュアライゼーションの前段階としても活用できます。ぜひ、本記事を参考にして、効率的なデータ分析を行いましょう。