Python 3 – パンダシリーズ-Pythonチュートリアル

Pandasシリーズは1次元のデータ構造です。 オブジェクト、浮動小数点数、文字列、整数など、さまざまなタイプのデータを保持できます。 を呼び出すことでシリーズを作成できます pandas.Series()。

リスト、numpy配列、dictはパンダシリーズに変えることができます。 ニーズを満たす最も単純なデータ構造を使用する必要があります。 この記事では、系列のデータ構造について説明します。

関連コース： Pythonパンダを使用したデータ分析

シリーズを作成する

前書き

Pandasには、データを処理するための多くのデータ構造が付属しています。 それらの1つはシリーズです。
シリーズの構文は次のとおりです。

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import pandas as pd
s = pd.Series()
print(s)

これにより、空のシリーズが作成されます。

リストからシリーズを作成する

リストをシリーズにするには、次のことを行う必要があります。

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>>> import pandas as pd
>>> items = [1,2,3,4]
>>> s = pd.Series(items)

sの内容は次のとおりです。

0 1
1 2
2 3
3 4
dtype：int64

デフォルトでは、インデックスが割り当てられます。 最初にインデックスが表示され、次に要素値が表示されます。

ndarrayからシリーズを作成する

numpyndarrayからシリーズを作成できます。

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>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = np.array(['x','y','z'])
>>> s = pd.Series(data)

これは次のことを示しています。

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>>> s
0    x
1    y
2    z
dtype: object
>>>

dictからシリーズを作成する

辞書をお持ちの場合は、それをシリーズに変えることができます。

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>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = { 'uk':'united kingdom','fr':'france' }
>>> s = pd.Series(data)

シリーズの内容は以下のとおりです。

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>>> s
uk    united kingdom
fr            france
dtype: object
>>>

インデックスとして、辞書キーを使用しました。

パンダシリーズ

パンダシリーズはインデックスを取得します

リストやndarrayを使用する場合と同じように、系列データにアクセスできます。

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>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = np.array(['x','y','z'])
>>> s = pd.Series(data)
>>> s[0]
'x'
>>> s[1]
'y'
>>>

リストの場合と同じように、シリーズをスライスします。

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>>> data = np.array([1,2,3,4,5,6])
>>> s = pd.Series(data)
>>> s[:3]
0    1
1    2
2    3
dtype: int64

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3
4
5

>>> s[3:5]
3    4
4    5
dtype: int64
>>>

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