PandasのDataFrameはミュータブルなオブジェクトか解説｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

PandasはPythonのデータ解析ライブラリであり、データを操作し解析するための強力なツールです。Pandasの中でも最も重要なクラスの一つがDataFrameです。DataFrameはテーブル形式のデータを扱うためのデータ構造であり、データのフィルタリング、変換、集計など様々な操作が可能です。

今回は、PandasのDataFrameがミュータブルなオブジェクトなのかについて解説します。ミュータブルなオブジェクトとは、変更可能なオブジェクトのことを指します。つまり、DataFrameがミュータブルであれば、データの変更が可能になります。

ミュータブルとは：ミュータブルオブジェクトの定義と特徴

ミュータブルとは、変更可能なオブジェクトのことを指します。具体的には、オブジェクトの値や状態を変更できることを意味します。例えば、リストや辞書などのPythonのデータ型はミュータブルなオブジェクトです。これらのオブジェクトは、値を変更したり、要素を追加したり、削除したりすることができます。

イミュータブルとは：イミュータブルオブジェクトの定義と特徴

イミュータブルとは、変更不可能なオブジェクトのことを指します。具体的には、オブジェクトの値や状態を変更できないことを意味します。例えば、文字列やタプルなどのPythonのデータ型はイミュータブルなオブジェクトです。これらのオブジェクトは、一度作成されたらその値を変更することができません。

PandasのDataFrameのミュータブル性

PandasのDataFrameはミュータブルなオブジェクトです。つまり、DataFrameの値や状態を変更することができます。DataFrameは2次元のデータ構造であり、列ごとに異なるデータ型を持つことができます。また、行や列の追加や削除も可能です。以下に具体的な例を示します。

import pandas as pd
# DataFrameの作成
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列の追加
df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male']
# 行の追加
df.loc[3] = ['Amy', 28, 'Female']
# 列の削除
df = df.drop('Age', axis=1)
# 行の削除
df = df.drop(2)
print(df)

上記のコードでは、まずDataFrameを作成します。次に、列の追加や行の追加、列の削除や行の削除を行っています。最終的に、変更後のDataFrameを表示しています。