[pandas] 2. 2次元データ構造 Dataframeについて

はじめに

ここでは、二次元の表形式データであるDataframeの作成方法について説明する。

解説

モジュールのインポート

	import pandas as pd
	import numpy as np
	pd.options.display.notebook_repr_html = False

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SeriesからDataframeを作成

データの生成

	#データの生成
	data_1= [30,40,50]
	data_2= [3,2,1]
	index = ['BT','GT','PT']

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Seriesの作成

	#Seires1の作成
	Ser1 = pd.Series(data_1, index = index)
	'''
	Ser1
	BT 30
	GT 40
	PT 50
	dtype: int64
	'''
	#Seires2の作成
	Ser2 = pd.Series(data_2, index = index)
	Ser2
	'''
	BT 3
	GT 2
	PT 1
	dtype: int64
	'''

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2つのSeriesを作成する。

Dataframeの作成

	#Seires1,2 からDataframeを作成
	data = pd.DataFrame({'value': Ser1,
	'rank': Ser2})
	data
	'''
	value rank
	BT 30 3
	GT 40 2
	PT 50 1
	'''

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Dataframeにおいて、辞書形式でカラム名とSeriesを指定することでDataframeを作成できる。

インデックスとカラム名の取得

	data.index
	#Index(['BT', 'GT', 'PT'], dtype='object')
	data.columns
	#Index(['value', 'rank'], dtype='object')

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.indexでインデックスを取得でき、.columnsでカラム名を取得できる。

np.arrayからDataframeを作成

	#Df From np array
	data_array = np.random.rand(3, 3)
	data_array
	'''
	array([[0.51504088, 0.47938992, 0.29317853],
	[0.74293612, 0.68519342, 0.28975474],
	[0.71271923, 0.49397093, 0.01258567]])
	'''
	pd.DataFrame(data_array)
	'''
	0 1 2
	0 0.515041 0.479390 0.293179
	1 0.742936 0.685193 0.289755
	2 0.712719 0.493971 0.012586
	'''

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pd.Dataframe(np.array)でDatafameとなる。

	pd.DataFrame(np.random.rand(3, 3), columns = index)
	'''
	BT GT PT
	0 0.934911 0.627968 0.056176
	1 0.038749 0.403837 0.347080
	2 0.938361 0.253888 0.073236
	'''
	pd.DataFrame(np.random.rand(3, 3), index = index)
	'''
	0 1 2
	BT 0.622366 0.235205 0.721277
	GT 0.313697 0.027025 0.365088
	PT 0.539653 0.253789 0.388588
	'''

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columnsとindexを指定することで数字のカラム名とインデックスではなく、任意のカラム名とインデックスにすることができる。

辞書からDataframeの作成

	#辞書からDataframeを作成
	a = {'a': 1., 'b': 2., 'c': 3.}
	b = {'b': 4., 'c': 5., 'a': 6.}
	pd.DataFrame([a,b],index = ['A','B'])
	'''
	a b c
	A 1.0 2.0 3.0
	B 6.0 4.0 5.0
	'''

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辞書内の順序がバラバラでもソートされてDataframeとなる。

参考

コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)