書くこと
久しぶりにpandasを触ったときに、実装がわからずググったことをメモる。
- ｎ個の要素数の
Series作成 -
DataFrameにSeriesを列結合（df[’name’],df.insert()） - 既存の列aにlambda関数を実行して、結果を新規列bを作成
- dfを２次元配列(list)に変換
最後にNotion AIの要約も載せてます。
コード
n個の要素数の Series
# %%
uuids = [str(uuid.uuid4()) for i in range(5)]
s = pd.Series(uuids)
empty_list = [None] * 5
DataFrame に Series を列結合
最後尾の列に Series 結合
# %%
df['uuid4'] = s
任意の列番号に Series結合
df.insert(0, 'top_uuid4', s)
既存a列にlambda関数、新規列bを作成
# %%
df['twice_value'] = df['value'].apply(lambda x: x * 2)
dfを２次元配列(list)に変換
values でNumPy 配列に変換。
list_from_df = df.values.tolist()
おまけ
コードサンプルの # %% はvscodeでjupyter機能を簡易に使うためのもの。
Working with Jupyter code cells in the Python Interactive window
最後に
今回出てきたレベルの加工なら、そもそもpandasを使う必要がないみたいな話があるかもしれません。このあたりの塩梅について、知見があればご意見ください！
おまけのおまけ）Notion AI 要約→翻訳
This document provides a summary of how to use the pandas library in Python, including how to create a Series with n elements, how to join Series to a DataFrame, how to create a new column in a DataFrame using a lambda function, and how to convert a DataFrame to a two-dimensional array. It also provides an additional tip on using the "# %%" code in Visual Studio Code for Jupyter support.
このドキュメントでは、n個の要素を持つSeriesの作成方法、SeriesをDataFrameに結合する方法、lambda関数を使用してDataFrameに新しい列を作成する方法、DataFrameを2次元配列に変換する方法など、Pythonのpandasライブラリの使用方法をまとめています。さらに、Visual Studio CodeでJupyterサポートを行うための「# %%」コードの使用方法についても追加で説明しています。