【入門】Pandas とは？使い方をわかりやすく解説

Pandas

Pandas とは、Python 用のデータ分析ライブラリです。

特に時系列や表形式 (CSV ファイルやデータベースのテーブル) データの操作を得意とします。

初めに

本記事では、機械学習/科学計算/データ分析でよく利用する Pandas の紹介です。

その他の記事は以下をご覧ください。

なお、本記事では実行環境に Jupyter Notebook を利用しています。

Amazonで詳細を見る

スッキリわかるPython入門スッキリわかるシリーズ

インプレス

Amazonの商品レビュー・口コミを見る

Pandas の使い方

本記事では以下の順で Pandas の使い方を紹介します。

Pandas のインストール
Series (1次元データ) の使い方
DataFrame (2次元データ) の使い方

Pandas のインストール

pip install pandas

Series の使い方

Series とは、１次元データです。
通常、時系列データを含みます。

なお、時系列データの具体例は "2019-06-21 00:00:00+00:00" などです。

Series を作成

import pandas as pd
s = pd.Series([10, 20, 30])
print(s)

0    10
1    20
2    30

行名が「0, 1 , 2」となっていますが、これを index と呼びます。

n 番目の値を取り出す

print(s[0])

指定した範囲の値を取り出す

index が0 以上、2 未満の値を取り出します。

print(s[0:2])

0    10
1    20

DataFrame の使い方

DataFrame とは、２次元データです。
通常、表形式のデータを表します。

DataFrame の作成

DataFrame を作成

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[10, 20], [11, 21], [12, 22]])
print(df)

行名が「0, 1 , 2」を index、列名「０, １」を column と呼びます。

index, column に名前付け

df = pd.DataFrame([[10, 20], [11, 21], [12, 22]],
                                    index=["id1", "id2", "id3"],
                                    columns=["col1", "col2"])
print(df)

col1  col2
id1    10    20
id2    11    21
id3    12    22

Series を columns として DataFrame を作成

s1 = pd.Series([10, 11, 12])
s2 = pd.Series([20, 21, 22])
df = pd.DataFrame({'col1':s1, 'col2': s2})
print(df)

   col1  col2
0    10    20
1    11    21
2    12    22

Series を index として DataFrame を作成

s1 = pd.Series([10, 11, 12])
s2 = pd.Series([20, 21, 22])
df = pd.DataFrame([s1, s2])
print(df)

    0   1   2
0  10  11  12
1  20  21  22

CSV ファイルを読み込む

同一ディレクトリ上に、次の CSV ファイルを用意します。

col1, col2
10,20
11,21
12,22

df = pd.read_csv('test.csv')
print(df)

   col1   col2
0    10     20
1    11     21
2    12     22

行/列の操作

列を取得

print(df.col1)

0    10
1    11
2    12

行を取得

print(df.loc[0])

col1     10
 col2    20

行と列の両方を指定

print(df.at[0, 'col1'])

指定した範囲の DataFrame を取得

index が２未満の DataFrame を取得

print(df[:2])

col1	col2
0	10	20
1	11	21

偶数行を取得

print(df[df.index % 2 == 0])

   col1   col2
0    10     20
2    12     22

奇数行を取得

print(df[df.index % 2 == 1])

   col1   col2
1    11     21

列を追加

df['new_col'] = 1
print(df)

   col1   col2  new_col
0    10     20        1
1    11     21        1
2    12     22        1

pandas.DataFrameに列や行を追加（assign, appendなど） | note.nkmk.me

pandas.DataFrameに新たな列または行を追加する方法を説明する。新規の列名・行名を指定して追加する、pandas.DataFrameのassign()またはinsert()メソッドで追加する、pandas.concat()関数で連結する、といった方法がある。pandas.DataFrameに列を追加新規列名...

列の削除

df = df.drop(columns='new_col')
print(df)

   col1   col2
0    10     20
1    11     21
2    12     22

行を追加

df.loc['new_id'] = 2
print(df)

        col1   col2
0         10     20
1         11     21
2         12     22
new_id     2      2

pandas.DataFrameに列や行を追加（assign, appendなど） | note.nkmk.me

行の削除

df = df.drop(index='new_id')
print(df)

   col1   col2
0    10     20
1    11     21
2    12     22

最短突破　データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック

技術評論社

Amazonの商品レビュー・口コミを見る

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

オライリージャパン

Amazonの商品レビュー・口コミを見る

DataFrame の情報の取得

DataFrame の行数を取得

print(len(df))

３

DataFrame の列数を取得

print(len(df.columns))

DataFrame の行/列数を取得

print(df.shape)

(3, 2)

DataFrame の要素数を取得

print(df.size)

計算

最大を取得

print(df.max())

col1     12
 col2    22

最小を取得

print(df.min())

col1     10
 col2    20

平均を取得

print(df.mean())

col1     11.0
 col2    21.0

データ処理

NaN の要素を０埋め

import pandas as pd
import math
 
s = pd.Series([2, 5, 8, None])
 
for i, num in enumerate(s):
    if(math.isnan(num) == True): #NaN なら0埋め
        s[i] = 0
print(s)