【Python】PandasでSeriesとDataFrameの作成を行う方法を解説!

【Python】PandasでSeriesとDataFrameの作成を行う方法を解説!

この記事ではPandasのSeriesとDataFrameの主な作成法を紹介しています。

記事目標
・SeriesとDataFrameの違いを理解
SeriesDataFrameにおいて直接入力、リスト、辞書型から作成

DataFrameとSeries型の違いがわからない人はまず以下の記事で理解しましょう!!
DataFrameとSeriesの違いを紹介
その他Pythonの記事は以下にまとめています!!

Python記事まとめ

Pandasデータ構造の違い

PandasにはSeriesとDataFrame、そしてPanelという3種類の構造があります。
それぞれの構造の違いを簡単に表すとこんな感じです。

Series 1次元構造
DataFrame 2次元構造
Panel 3次元構造

今回はこの中でよく使われるSeriesとDataFrameについて作成方法を紹介したいと思います。

Series

1次元のSeriesを作る方法は主に直接入力、リスト、辞書型の3種類です!

直接入力して作る

Series作成時に一緒に値やindexを入力するパターンです。
Series作成時の引数は以下の形
要素はValue、indexでそれぞれ省略可能です。。

index指定しない場合は自動でindexが割り振られます。

index指定すると任意の数字や文字に置き換えることができます。

Valueを指定しないと欠損値を表すNaNで穴埋めされます。

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リストから作る

事前に作成したリストを用いてSeriesを作成することもできます。

 

辞書型から作る

事前に辞書型を作ってSeriesを作成することもできます。
keyがindexになります。

 

DataFrame

2次元のDataFrameを作成する方法は主に直接入力、リスト、辞書型、文書の4種類です!

直接入力して作る

DataFrame作成時に一緒に値やindex、Columnsを入力するパターンです。
DataFrame作成時の引数は以下の形
要素はValue、index、Columnsでそれぞれ省略可能です。

indexやcolumnsを指定しないで作成すると自動で値が割り振られます。

indexやcolumnsを指定すると任意の文字や数値に置き換えることができます。

ちなみにValueを指定しないと欠損値を表すNaNで穴埋めされます。

 

リストから作る

value、index、columnを事前に用意したリストから作成もできます。

2次元配列のリストでDataFrameを作成するとValueが行に展開されてしまいます。
列に展開する場合は事前に空(index,column,value無し)かindexやColumnのみを指定したDataFrameを作成し、そのDataFrameに1リストずつ代入しましょう。

 

辞書型から作る

事前に辞書型を作ってDataFrameを作成する方法です。
keyはcolumnになります。

 

文書から作る

おそらく最も使うであろう文書からDataFrameを作成する方法です。
to_csvメソッドを使用してメモ帳だったりCSVファイルからDataFrameを作成します。

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