こんにちは。

まゆみです。

今回の記事ではデータ分析などに便利なライブラリーPandasについて書いていきます

Pandasはとても便利なライブラリーなので、1記事に書く分量を小分けにしながら、シリーズで記事を書いていこうと思います。

今回の記事は第1回目の記事になります

この記事を読めば

Pandasライブラリーの概要
PandasのSeriesとは？(DataFrameとの違い)
ライブラリーのインポートの仕方(エイリアスとは？)
PythonのデータをSeriesにしてみる

以上のことが分かります

IDEはjupyter notebook を使っていきますね。

#Pandasでできることの1例
Pandasでできることを言葉で説明する前に、どんなことができるのか実際に実行して見てみましょう。

例えば、PandasにはCSVファイルを読み込むという機能があります。

しかもただ読み込むだけではなく、綺麗にフォーマットした状態にして表示してくれます。

下記のようなCSVファイルを作りました。(データ内容は私が勝手に書いた架空の物なのでよろしくお願いします<(_ _)>)

ちょっと見にくいCSVファイルがPandasライブラリーを使うと

下記のようになります

CSVファイルの1行目をちゃんとコラム名として勝手に認識してくれて、綺麗に見やすくフォーマットしてくれました。

Pandasがデータ分析に必須のアイテムであることがうなずけますね。

#PandasのSeriesとは？
Pandas のSeries について書く前に、Pandasの基本となるデータストラクチャーについて書いていきます。

引用元：pandas ドキュメント

Pandasでは、SeriesとDataFrame が基本となるデータストラクチャーとして使われています。

DataFrame = データ全体

Serieds = 縦の線で区切られた１つ１つのコラム

と認識すれば大丈夫です。

エクセルシートで例えれば、1ページ全体がDataFrameで、縦の列がSeries です。

DataFrame とSeries では使えるメソッドなども変わってくるので、これらの違いはきちんと把握しておいてくださいね。

#Pandasをimport する

import pandas as pd

いつもと同じようにライブラリーをインポートしてください。

インポートの方法には色々ありますが、今回は『エイリアス』と呼ばれる方法でインポートしました。

エイリアスとは別名やニックネームという意味です。

例えば、pandas ライブラリーを使うたびに

pandas.(メソッド名)

と書くより

pd.(メソッド名)

と書く方が、手間が省けるという利点があります。

『pd という名前でpandas をインポートする』ということですね。

pd にあたる部分はあなたの好きにつけても大丈夫なのですが、(例えば　『import pandas as pizza』など) やはり『pd』と習慣に従って書いた方が、他の人があなたのコードを見た時にも何をしているのか分かりやすいと思います。

#PythonのリストをpandasのSeriesで表示する

pandasのSeries とはエクセルシートで言うところの縦の1列だということは先ほどお伝えしました。

エクセルシートの１つ１つのセルに数字でもテキストでも書けるように、pandas のSeries も数字でもテキストでも扱うことができます。

pythonの２つのリストから(１つは、文字列でできたリストでもう１つは数値でできたリスト)それぞれ、Seriesを作ってみました。

それぞれのコードの結果の一番下に書かれているdtypeはdata type の略です。

object は文字列で作ったSeries であり、intは数値で作ったSeries ということになります。

##Pythonの辞書もSeries で表せるの？

先ほどは、Pythonのリストを見やすいSeriesの形で表示させました。

もしPythonの辞書型のデータをkey とvalue を隣り合わせに表示してくれたら便利ですよね？

はい、そのような事もPandas には可能です。

先ほどと同じ手順で

pd.Series(Pythonの辞書型データ)

とすれば、

key の横にそのkey に対応するvalue を表示する形で表示されます

PandasのSeries に書き換えたデータは

dict_series = pd.Series(dictionary)

というように変数に代入することももちろんできます。

#まとめ

今回の記事では、

Pandas ライブラリーの概要と、その根幹となるデータストラクチャーであるSeries について少し書かせていただきました。

次回の記事では、Seriesのデータに使えるアトリビュートについて解説していこうと思います。

どうぞ、お楽しみにっ！