PandasのDataFrameを徹底解説【コード付き】

ゆうすけ

PandasのDataFrameが良く分かりません。

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

✔️ 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？

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。

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。

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'])

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]])

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。

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'])

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

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。

実際のコードで解説しましょう。

index = sample['c']

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

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']

column_2 = sample[1:]

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

今回は、PandasのDataFrameについて解説しました。

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