【Pandas】 DataFrame と Series のデータ構造について【Python】
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。
Contents
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。
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1 2 |
movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie.head() |
「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。
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1 |
movie.dtypes |
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。
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1 2 |
director = movie['director_name'] type(director) |
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1 |
pandas.core.series.Series |
Series 型を DataFrame 型に戻したいときは、to_frame 関数を使います。
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1 |
director.to_frame() |
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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