pandas
データフレームの作成
サーチ…
前書き
DataFrameは、 Series ＆ Panelを除き、 pandasライブラリが提供するデータ構造です。それは2次元構造であり、行と列のテーブルと比較することができます。
各行は、整数インデックス（0..N）、またはDataFrameオブジェクトの作成時に明示的に設定されたラベルによって識別できます。各列は異なるタイプのもので、ラベルで識別されます。
このトピックでは、DataFrameオブジェクトを作成/作成するさまざまな方法について説明します。 Ex。 Numpy配列から、タプルのリストから、辞書から。
サンプルのDataFrameを作成する
import pandas as pd
numbersとcolors 2つの列を含む辞書からDataFrameを作成します。各キーは列名を表し、値は一連のデータです。列の内容は次のとおりです。
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'colors': ['red', 'white', 'blue']})
データフレームの内容を表示する：
print(df)
# Output:
# colors numbers
# 0 red 1
# 1 white 2
# 2 blue 3
dictが注文されていないので、Pandasは列をアルファベット順に並べます。順序を指定するには、 columnsパラメーターを使用します。
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'colors': ['red', 'white', 'blue']},
columns=['numbers', 'colors'])
print(df)
# Output:
# numbers colors
# 0 1 red
# 1 2 white
# 2 3 blue
Numpyを使用してサンプルDataFrameを作成する
乱数のDataFrameを作成する：
import numpy as np
import pandas as pd
# Set the seed for a reproducible sample
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 1.764052 0.400157 0.978738
# 1 2.240893 1.867558 -0.977278
# 2 0.950088 -0.151357 -0.103219
# 3 0.410599 0.144044 1.454274
# 4 0.761038 0.121675 0.443863
整数でDataFrameを作成する：
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3),columns=list('ABC'))
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 0 1 2
# 1 3 4 5
# 2 6 7 8
# 3 9 10 11
# 4 12 13 14
DataFrameを作成し、列と行にnans（ NaT, NaN, 'nan', None ）を含める：
df = pd.DataFrame(np.arange(48).reshape(8,6),columns=list('ABCDEF'))
print(df)
# Output:
# A B C D E F
# 0 0 1 2 3 4 5
# 1 6 7 8 9 10 11
# 2 12 13 14 15 16 17
# 3 18 19 20 21 22 23
# 4 24 25 26 27 28 29
# 5 30 31 32 33 34 35
# 6 36 37 38 39 40 41
# 7 42 43 44 45 46 47
df.ix[::2,0] = np.nan # in column 0, set elements with indices 0,2,4, ... to NaN
df.ix[::4,1] = pd.NaT # in column 1, set elements with indices 0,4, ... to np.NaT
df.ix[:3,2] = 'nan' # in column 2, set elements with index from 0 to 3 to 'nan'
df.ix[:,5] = None # in column 5, set all elements to None
df.ix[5,:] = None # in row 5, set all elements to None
df.ix[7,:] = np.nan # in row 7, set all elements to NaN
print(df)
# Output:
# A B C D E F
# 0 NaN NaT nan 3 4 None
# 1 6 7 nan 9 10 None
# 2 NaN 13 nan 15 16 None
# 3 18 19 nan 21 22 None
# 4 NaN NaT 26 27 28 None
# 5 NaN None None NaN NaN None
# 6 NaN 37 38 39 40 None
# 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Dictionaryを使用して複数のコレクションからサンプルDataFrameを作成する
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.standard_normal(4)
y = range(4)
df = pd.DataFrame({'X':x, 'Y':y})
>>> df
X Y
0 -1.085631 0
1 0.997345 1
2 0.282978 2
3 -1.506295 3
タプルのリストからDataFrameを作成する
単純なタプルのリストからDataFrameを作成し、使用するタプルの特定の要素を選択することもできます。ここでは、最後の要素を除く各タプルのすべてのデータを使用してDataFrameを作成します。
import pandas as pd
data = [
('p1', 't1', 1, 2),
('p1', 't2', 3, 4),
('p2', 't1', 5, 6),
('p2', 't2', 7, 8),
('p2', 't3', 2, 8)
]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 0 1 2 3
# 0 p1 t1 1 2
# 1 p1 t2 3 4
# 2 p2 t1 5 6
# 3 p2 t2 7 8
# 4 p2 t3 2 8
リストの辞書からDataFrameを作成する
複数のリストからDataFrameを作成するには、値のリストを持つdictを渡します。辞書のキーは列ラベルとして使用されます。リストはndarrayでもかまいません。 lists / ndarraysはすべて同じ長さでなければなりません。
import pandas as pd
# Create DF from dict of lists/ndarrays
df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4],
'B' : [4, 3, 2, 1]})
df
# Output:
# A B
# 0 1 4
# 1 2 3
# 2 3 2
# 3 4 1
配列の長さが同じでない場合は、エラーが発生します
df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4], 'B' : [5, 5, 5]}) # a ValueError is raised
ndarraysの使用
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.standard_normal(4)
y = range(4)
df = pd.DataFrame({'X':x, 'Y':y})
df
# Output: X Y
# 0 -1.085631 0
# 1 0.997345 1
# 2 0.282978 2
# 3 -1.506295 3
詳細については、 http ： //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#from-dict-of-ndarrays-listsを参照してください。
datetimeでサンプルのDataFrameを作成する
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per minute
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val': np.random.randn(len(rng)) })
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-02-24 00:00:00 1.764052
# 1 2015-02-24 00:01:00 0.400157
# 2 2015-02-24 00:02:00 0.978738
# 3 2015-02-24 00:03:00 2.240893
# 4 2015-02-24 00:04:00 1.867558
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per day
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))})
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-02-24 -0.977278
# 1 2015-02-25 0.950088
# 2 2015-02-26 -0.151357
# 3 2015-02-27 -0.103219
# 4 2015-02-28 0.410599
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one every 3 years
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='3A')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))})
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-12-31 0.144044
# 1 2018-12-31 1.454274
# 2 2021-12-31 0.761038
# 3 2024-12-31 0.121675
# 4 2027-12-31 0.443863
DatetimeIndex使用したDataFrame ：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Val' : np.random.randn(len(rng)) }, index=rng)
print (df)
# Output:
# Val
# 2015-02-24 00:00:00 1.764052
# 2015-02-24 00:01:00 0.400157
# 2015-02-24 00:02:00 0.978738
# 2015-02-24 00:03:00 2.240893
# 2015-02-24 00:04:00 1.867558
date_rangeパラメータfreq Offset-aliases ：
Alias Description
B business day frequency
C custom business day frequency (experimental)
D calendar day frequency
W weekly frequency
M month end frequency
BM business month end frequency
CBM custom business month end frequency
MS month start frequency
BMS business month start frequency
CBMS custom business month start frequency
Q quarter end frequency
BQ business quarter endfrequency
QS quarter start frequency
BQS business quarter start frequency
A year end frequency
BA business year end frequency
AS year start frequency
BAS business year start frequency
BH business hour frequency
H hourly frequency
T, min minutely frequency
S secondly frequency
L, ms milliseconds
U, us microseconds
N nanoseconds
MultiIndexでサンプルのDataFrameを作成する
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two',
'one', 'two', 'one', 'two']]))
idx = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
from_product使用：
idx = pd.MultiIndex.from_product([['bar', 'baz', 'foo', 'qux'],['one','two']])
次に、このMultiIndexを使用します。
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=idx, columns=['A', 'B'])
print (df)
A B
first second
bar one 1.764052 0.400157
two 0.978738 2.240893
baz one 1.867558 -0.977278
two 0.950088 -0.151357
foo one -0.103219 0.410599
two 0.144044 1.454274
qux one 0.761038 0.121675
two 0.443863 0.333674
データフレームを保存してピクルス（.plk）形式で読み込む
import pandas as pd
# Save dataframe to pickled pandas object
df.to_pickle(file_name) # where to save it usually as a .plk
# Load dataframe from pickled pandas object
df= pd.read_pickle(file_name)
辞書のリストからDataFrameを作成する
DataFrameは辞書のリストから作成できます。キーは列名として使用されます。
import pandas as pd
L = [{'Name': 'John', 'Last Name': 'Smith'},
{'Name': 'Mary', 'Last Name': 'Wood'}]
pd.DataFrame(L)
# Output: Last Name Name
# 0 Smith John
# 1 Wood Mary
欠損値はNaN埋められます
L = [{'Name': 'John', 'Last Name': 'Smith', 'Age': 37},
{'Name': 'Mary', 'Last Name': 'Wood'}]
pd.DataFrame(L)
# Output: Age Last Name Name
# 0 37 Smith John
# 1 NaN Wood Mary
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