PandasライブラリでDictionaryを活用する方法｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

PandasとDictionaryの基本的な概念

Pandasは、Pythonのデータ解析ライブラリの一つです。Pandasを使うことで、表形式のデータを扱うことができます。一方、Dictionaryは、キーと値のペアを格納するデータ構造です。PandasとDictionaryを組み合わせることで、表形式のデータを簡単に作成・操作することができます。

PandasでDictionaryを使うメリット

PandasでDictionaryを使う主なメリットは、以下の通りです。

データの読み込みや作成が簡単になる
辞書型のデータをPandasで扱えるようになる
Pandasの便利な機能を活用できる

PandasにおけるDictionaryの作成方法

PandasでDictionaryを作成する方法は、以下のようになります。

import pandas as pd
# ディクショナリを作成
my_dict = {'名前': ['山田', '田中', '佐藤'],
           '年齢': [20, 30, 25],
           '性別': ['男', '女', '男']}
# ディクショナリからDataFrameを作成
df = pd.DataFrame(my_dict)
print(df)

上記のコードでは、PandasのDataFrameを作成するために、Dictionaryを作成しています。my_dictというDictionaryは、3つのキー（名前、年齢、性別）と、それぞれに対応する3つの値（山田、20、男）を持っています。そして、pd.DataFrame()を使って、my_dictからDataFrameを作成しています。

PandasでDictionaryからDataFrameを作成する方法

先程のコードでDataFrameを作成しましたが、ここではもう少し詳しくDataFrameを作成する方法を見ていきます。

# ディクショナリを作成
my_dict = {'名前': ['山田', '田中', '佐藤'],
           '年齢': [20, 30, 25],
           '性別': ['男', '女', '男']}
# ディクショナリからDataFrameを作成
df = pd.DataFrame(my_dict, index=['A', 'B', 'C'])
print(df)

上記のコードでは、pd.DataFrame()の引数に、Dictionaryの他に、indexというパラメータを追加しています。このindexに、DataFrameの行ラベルを設定することができます。上記のコードでは、indexに[‘A’, ‘B’, ‘C’]を設定しています。

PandasでDictionaryを用いたデータ操作と分析の例

先程作成したDataFrameを使って、データ操作と分析の例を見ていきます。

データの選択

データを選択するには、DataFrameのloc[]やiloc[]を使います。

# ディクショナリを作成
my_dict = {'名前': ['山田', '田中', '佐藤'],
           '年齢': [20, 30, 25],
           '性別': ['男', '女', '男']}
# ディクショナリからDataFrameを作成
df = pd.DataFrame(my_dict, index=['A', 'B', 'C'])
# 1行目を選択
print(df.loc['A'])
# 年齢列を選択
print(df['年齢'])
# 1行1列目を選択
print(df.iloc[0, 0])

データのフィルタリング

データをフィルタリングするには、条件式を指定して、BooleanのDataFrameを作成します。

# ディクショナリを作成
my_dict = {'名前': ['山田', '田中', '佐藤'],
           '年齢': [20, 30, 25],
           '性別': ['男', '女', '男']}
# ディクショナリからDataFrameを作成
df = pd.DataFrame(my_dict, index=['A', 'B', 'C'])
# 年齢が25以上のデータを選択
print(df[df['年齢'] >= 25])

データの集計

データを集計するには、Pandasの統計関数を使います。例えば、平均値を求めるには、mean()を使います。

# ディクショナリを作成
my_dict = {'名前': ['山田', '田中', '佐藤'],
           '年齢': [20, 30, 25],
           '性別': ['男', '女', '男']}
# ディクショナリからDataFrameを作成
df = pd.DataFrame(my_dict, index=['A', 'B', 'C'])
# 年齢の平均値を求める
print(df['年齢'].mean())

PandasとDictionaryの組み合わせによる応用例

PandasとDictionaryの組み合わせによる応用例として、以下のようなものがあります。

複数のファイルからデータを読み込んで、1つのDataFrameにまとめる
データの前処理を行うために、辞書型のデータを作成する
データの可視化のために、辞書型のデータを作成する

まとめ

PandasライブラリでDictionaryを活用することで、表形式のデータを簡単に作成・操作することができます。DictionaryからDataFrameを作成する方法や、データ操作や分析の例を見てきました。PandasとDictionaryの組み合わせにより、応用例も多岐にわたります。ぜひ、活用してみてください。