[pandas] 3. DataFrameにおけるインデックスについて

はじめに
解説
まとめ
参考

はじめに

本記事では、pandasのDataFrameにおけるインデックスの概念と役割について解説します。インデックスとは行のラベルのことであり、データアクセスや操作の際に重要な役割を果たします。インデックスの基本的な使い方や、変更方法、マルチインデックスの活用法などについて具体的な例を用いて説明していきます。

解説

Indexオブジェクトとは？

pandasのSeriesとDataFrameには、データを参照するためのインデックスが存在します。これらのインデックスは通常の方法では変更できない特殊な配列であるため、可能な操作について理解しておくことが重要です。

モジュールのインポート

インデックスの作成

pd.index()にリストをいれることでインデックスを作成できます。

Indexオブジェクトはリストオブジェクトとは異なり、値の変更ができません。インデックスを変更しようとすると、#TypeError: Index does not support mutable operationsというエラーメッセージが表示されます。

インデックスのスライス

標準的な手法でスライスが可能となっています。

インデックスに加算

インデックスに値を加えることができます。

インデックスオブジェクトを用いたDataFrameの作成

reset_indexによるインデックスの振りなおし

reset_indexを使用すると、インデックスがリセットされます。元のインデックスは新たな列の一つとしてデータフレームに組み込まれます。

reset_index関数でdrop=Trueを指定すると、元のインデックスが削除された新しいDataFrameを取得できます。

.indexによるインデックスの変更

DataFrame.indexで配列を指定すれば、インデックスを変更することができます。

np.arrayもインデックスにすることができます。

renameによるインデックスの一部の変更

renameメソッドを使うとインデックスやカラム名の一部を変更できます。指定方法は index={1: ‘A’} のように、{現在のインデックス: 新しいインデックス} という形式で行います。

まとめ

pandasのDataFrameにおけるインデックスは、データにアクセスする際の「住所」のような役割を果たします。デフォルトでは整数値が割り当てられますが、任意の値に変更することも可能です。また、マルチインデックスを使用することで階層構造のデータも効率的に扱えます。インデックスを理解し活用することで、データ分析の効率と精度を高めることができるでしょう。