【Pandas】 DataFrame と Series のデータ構造について【Python】

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今回は、Python でデータ分析を行っていると必ず使う Pandas の DataFrame と Series について、データの構造や違いについて調べてみました。

DataFrame

DataFrame は、行とカラムから構成されているデータであり、

  • インデックス(index)
  • カラム(columns)
  • データ(value)

の3つの要素から成り立っています。

read_csv 関数を使って、映画データの CSVファイル を読み込んで、3つの要素について確認します。

「0」「1」がインデックス(index)、「color」や「director_name」がカラム(columns)と呼ばれます。

インデックスやカラムは軸(axis)といいます。

read_csv 関数では、デフォルトで index が数値で割り振られ、columns がCSVファイルの1行目の値になります。

DataFrame は各カラムごとにデータ型が異なります。

dtypes 関数で確認できます。


object は文字列などが入り、int64 は 64ビットの int型、float64 は 64ビットの float型になります。

DataFrame 型かどうかを確認するには、type 関数を使います。

Series

DataFrame から1つのカラム(列)を抽出すると Series になります。

抽出方法はインデックス演算子によるものとドット表記によるものの2種類あります。

以下、どちらでも同じ結果になります。

index は DataFrame のものがそのまま残ります。「Name:」部分で Series の名前、「Length:」部分でデータの個数、「dtype:」部分でデータ型(今回は文字列なので

object)を表しています。

こちらも type 関数で Series 型かを確認します。

Series 型を DataFrame 型に戻したいときは、to_frame 関数を使います。

DataFrame に変換されました。このとき、カラム名には Series名が入ります。

参考書籍

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