【Python】pandasの基本的な使い方

pandasとは

Pythonにはpandasというライブラリがあります。

pandasはウェス・マッキニー氏によって作られました。
投資運用会社に在籍していたマッキニー氏は自身の業務を効率化するためにpandasを生み出しました。

データの整形や、欠損値、時系列データの扱いなど、実用的な機能が備わっています。

pandasはNumPyをベースに作成されていて、NumPyを使って作成したデータをシームレスに扱うことができます。

この記事ではpandasの基本操作を入門者向けに書いていきます。

JupyterNotebookを使う方法

pandasを使うときは、JupyterNotebookというプログラムを実行できるツールを使用すると、快適に作業を進められます。

Macでターミナルを開き、次のように入力するとJupyterNotebookがブラウザで開きます。

user@computer$ jupyter notebook

ブラウザが立ち上がり次のように表示されます。

jupyternotebook

右上のNewからPython3を選択してください。

jupyternotebook

ノートが開いたらUntitleというファイル名になりますので、その部分をダブルクリックしてタイトルを変更しておきましょう。

jupyternotebook

ここでは、pandas_step1というタイトルにしました。

jupyternotebook

JupyterNotebookにプログラムを書き込む

それでは準備ができましたの、実際にプログラムを書いて実行しましょう。

JupyterNotebookでは、枠の中にプログラムを記述して、Runボタンまたは、Shift+Enterで実行します。

まずはpandasをインポートします。

JupyterNotebook

実行されると、新しい枠が表示されます。

JupyterNotebook

プログラムがエラーを起こす場合は、枠の下にエラーメッセージが表示されます。

JupyterNotebook

枠を削除することができます。
枠を選択した状態でハサミボタンをクリックすると、枠が削除されます。

JupyterNotebook

JupyterNotebook




pandasのデータ構造Series

pandasには、シリーズ(Series)と(DataFrame)という2つのデータ構造が存在します。

シリーズは1次元の配列のようなオブジェクトです。
エクセルで例えると1行に存在するセル群です。

series_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4]) 
series_obj

Shift+Enterを押すとプログラムが実行され、次のように結果が表示されます。

0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64

データにindexをつけてみましょう。
0、1、2、3をa、b、c、dに変更します。

series_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
series_obj

次のように変更されました。

a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64

特定の値を選択してみましょう。
エクセルで言うと、特定のセルの値を選択すると言うことになります。

indexを指定することで、特定の値のみ抽出することができます。

series_obj['a']

次のようにaに存在する1が結果として表示されました。

1

複数の値を選択するときは、次のように羅列して書きます。
[ [ ] ]このように四角括弧を二重にする必要があります。

series_obj[['b', 'c', 'd']]

次のように複数の値の結果が返りました。

b 2
c 3
d 4
dtype: int64

ちなみにdtype: int64と表示されているのは、データの型がint型ですよ、と教えているのです。

pandasで辞書型のデータを扱う

pandasでは、辞書型のデータも取り扱うことができます。

dic_data = {'Tokyo': 123, 'Kyoto': 234, 'Hokkaido': 345}
dic_data

次のように結果が返されます。

{'Tokyo': 123, 'Kyoto': 234, 'Hokkaido': 345}

見づらいので、縦並びに変更します。

dic_obj = pd.Series(dic_data)
dic_obj

次のように縦並びに変わりました。

Hokkaido 345
Kyoto 234
Tokyo 123
dtype: int64

【CodeCamp】

pandasのデータ構造DataFrame

データフレームはテーブル形式のスプレッドシート風のデータ構造を持っています。
エクセルで言うと、1枚のシートです。行と列両方を持っています。

それではデータフレーム型のデータを作成します。

dataframe_obj = {'year': [2008, 2012, 2016, 2020],
'city': ['Beijing', 'London', 'Rio de Janeiro', 'Tokyo'],
'event': [302, 302, 306, 339]}
dataframe_obj

実行すると次の結果が返ります。

{'year': [2008, 2012, 2016, 2020],
'city': ['Beijing', 'London', 'Rio de Janeiro', 'Tokyo'],
'event': [302, 302, 306, 339]}

見づらいので整形します。

frame = pd.DataFrame(dataframe_obj)
frame

下記のように見やすく表示されました。

pandas

データフレームのindexを変更

indexの表記を変更してみます。

frame2 = pd.DataFrame(dataframe_obj, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
frame2

次のようにindexが変わりました。

pandas

cityという列の値だけを抽出してみます。

frame2.city

これだけで、次のように抽出されます。

a Beijing
b London
c Rio de Janeiro
d Tokyo
Name: city, dtype: object

ixフィールドを使う

ixというインデックス参照をするためのフィールドを使って、行位置やname属性を指定して値を抽出できます。

エクセルに置き換えて言うと、行の情報を取り出しています。

frame2.ix['d']

次のように結果が返ります。

city Tokyo
event 339
year 2020
Name: d, dtype: object

DataFrameの列を値とともに追加する

項目をまとめて追加することができます。

エクセルで言うと、列を追加しています。

frame2['season']='summer'
frame2

結果はご覧の通りです。

pandas

データフレームの値を削除

データフレームの行を削除してみます。

frame3 = frame2.drop('a')
frame3

次のようにindexがaの列が削除されました。

pandas

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データフレームの列を削除してみます。

frame4 = frame3.drop('event', axis=1)
frame4

次のようにeventの列が削除されます。

pandas

データフレームに行を追加

データフレームに行を追加してみます。

frame4.loc['a'] =['Beijing', 2008, 'summer']
frame4

次のように追加されました。

pandas

インデックス値でソート

aが一番下にありますので、順番に並び替えます。

frame4.sort_index()

次のように並び変わりました。

pandas

pandasのデータをファイル形式を指定して書き出し

pandasで作成したデータは、ファイルとして書き出すことができます。

frame4をframe5に保存します。

frame5 = frame4.sort_index()
frame5

ファイル名を指定して書き出します。

export_data = frame5.to_csv('pandas_export_data1.csv')

次のファイルが書き出されました。

pandas

pandasデータをhtmlファイルとして書きだす

pandasで作成したデータをhtmlファイルにすることができます。

export_data2 = frame5.to_html('pandas_export_data2.html')

次のファイルが作成されました。

pandas

まとめ

pandasを使うと様々なデータの作成、ファイルの読み込み・書き出しを行えます。
ファイルの読み込みについては、また別の機会に記事にしたいと思います。
最後までお読みいただきありがとうございました。




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