PandasのDataFrameを徹底解説【コード付き】

PandasのDataFrameを徹底解説【コード付き】Pandas
ゆうすけ
ゆうすけ

PandasのDataFrameが良く分かりません。

資格マフィア
資格マフィア

表のような形式のデータ型だ。
DataFrameを使いこなせるととても便利だぞ。

 

✔️ 本記事のテーマ

PandasのDataFrameについて

 

✔️ 読者さんへの前置きメッセージ

本記事は「PandasのDataFrame」について書いています。

 

この記事を読むことで
「DataFrameについて や DataFrameの使い方」を理解できます。

 

DataFrameはPandasライブラリのデータ型です。

 

DataFrameを使うことで、表形式で視覚的かつ直感的なデータ操作が可能になります。

 

その特性からデータ分析や機械学習の前処理などでも頻繁に使用されます。

 

ただし、DataFrameは使い方が難しく、
計算速度が遅くなってしまったり、エラーで落ちてしまうことも珍しくありません。

 

そこでこの記事ではそんなDataFrameについて、基本から応用まで使い方を徹底解説します。

 

それでは、PandasライブラリのDataFrameについて解説していきましょう。

 

PandasのDataFrameとは?

PandasのDataFrameとは?

DataFrameは簡単にいうと、excelの表のような形式のデータ型です。

 

表形式なので、列と行、そして行名と列名を定義することができます。

 

どういうことか実際のコードを使って、説明しましょう。

import pandas as pd


sample_1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['a', 'b'], columns=['c', 'd','e'])

 

このようにコードで定義したDataFrameをJupyterで表示すると以下のように表示されます。

pandas_dataframe表示例

 

このように行と列があり、それぞれ行名、列名が定義された表形式で、
データを管理することができます。

 

DataFrameを使うことで視覚的に分かりやすく、データを管理することができます。

 

プログラムの中で分かりやすくデータを管理することができるので、
データ分析の世界で活用されています。

 

なお、Pandasについての詳しい解説は
PythonライブラリのPandasを徹底解説!」の記事で書いています。

 

次から、DataFrameの作り方や使い方を解説していましょう。

 

PandasのDataFrameをつくる

PandasのDataFrameをつくる

PandasのDataFrameの定義(つくり方)を説明していきましょう。

 

DataFrameは二次元配列で値を、引数で列名や行名を定義します。

 

DataFrameの定義方法は以下の通りです。

pd.DataFrame(二次元配列, index=行名のリスト, columns=列名のリスト)

実際のコードで説明しましょう。

import pandas as pd


sample = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['a', 'b'], columns=['c', 'd','e'])

pandas_dataframeをつくる

 

このコードでは、値を[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]として二次元配列で定義します。

 

そして、行名を[‘a’, ‘b’]、列名を[‘c’, ‘d’, ‘e’]と引数で指定しています。

 

なお、行名と列名を指定しないと、自動的に番号が割り振られます。

sample_2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

Pandas_DataFrame_行列非指定

 

このように二次元配列の使い方さえ抑えておけば、DataFrameを使うハードルはグッと下がります。

 

ちなみに、indexやcoloumnsで指定する数字と、
値の二次元配列の形状が一致しないとエラーになります。

Pandas_DataFrame_error

PandasのDataFrameから値を取得する

PandasのDataFrameから値を取得する

PandasのDataFrameの任意のデータにアクセスする方法はいくつかあります。

 

以下が代表的な方法です。

  • at
  • iat

atもiatも特定の値を取得するメソッドですが、atは列名と行名で、iatは番号で指定します。

 

使い方はそれぞれ以下の通りです。

DataFrame.at[行名, 列名]

DataFrame.iat[行番号, 列番号]

 

コードで解説しましょう。

import pandas as pd


sample = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['a', 'b'], columns=['c', 'd', 'e'])

pandas_dataframe_例

 

このDataFrameに対して、at、iatをそれぞれかけていきましょう。

value_at = sample.at['a', 'c']
# 1

value_iat = sample.iat[0, 2]
# 3

このようにat、iatを使うことで簡単にDataFrameのデータにアクセスすることができます。

 

PandasのDataFrameから列ごと取得する

PandasのDataFrameから列ごと取得する

DataFrameでは、単体の値だけでなく、列をまるごと取得することもできます。

 

列ごと取得するためには、以下のように行名を指定します。

DataFrame[行名]

実際のコードで解説しましょう。

index = sample['c']

PandasのDataFrameから列ごと取得する

 

このようにDataFrameは列単位でデータを取得することができるのも使い勝手の良さの一つです。

 

PandasのDataFrameから行ごと取得する

PandasのDataFrameから行ごと取得する

DataFrameでは、列と同じように、行をまるごと取得することもできます。

 

行ごと取得するためには、以下の2つの方法があります。

  • DataFrame[行名のリスト]
  • DataFrame[行番号のリスト]

実際のコードで解説しましょう。

column_1 = sample[:'a']

PandasのDataFrameから行ごと取得_1

column_2 = sample[1:]

PandasのDataFrameから行ごと取得_2

 

リスト形式で指定する必要があるのが少し難しいですが、
:(スライス)を使うことでグッと使い勝手が良くなります。

 

少し補足説明すると、
[:’列名’]と指定すると一番上からその列までを取得します。

[‘列名’:]と指定するとその列から一番下までを取得します。

 

DataFrameやPandasについてもっとスキルをつけるなら

DataFrameやPandasについてもっとスキルをつけるなら

今回は、PandasのDataFrameについて解説しました。

 

Pandasはデータサイエンスの世界でよく使われるライブラリです。

 

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