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はじめに

今回の投稿の目的は、PythonライブラリであるPandasの基本的な機能と使い方を説明することです。

概要

Pandasは表形式のデータ（例：表計算やデータベースのデータ）を処理するためのPythonライブラリです。

データ分析や、機械学習の分野でよく使われます。

インストール

最新版は pip を用いてインストールすることができます。

pip install pandas

概念

まずは、ライブラリで使われている概念や用語を説明しておきましょう。

Series（シリーズ）

Seriesはリストのような一次元のデータ構造であり、色々なデータ型が格納できます（int, float, dict等）

DataFrame（データフレーム）

テーブルのように複数行と列をもつ2次元のデータ構造である
各カラムをSeriesと考えることができる
概念的にスプレッドシートまたデータベーステーブルに類似している

今回の投稿では、DataFrameの使い方に最も注目していきます。

DataFrame作成

多くの場合、ファイルやデータベースから既存のデータを読み込むことでDataFrameを作成します。

たとえば、CSV（カンマ区切り形式）ファイルを読み込むには、次のようにします。

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('example.csv')
df

また、PythonのdictオブジェクトからDataFramesを作成することもできます。

import pandas as pd 

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': ['X', 'Y', 'Z'],
        'C': [0.1, 0.2, 0.3]}

df = pd.DataFrame(data)

>>> df
   A  B    C
0  1  X  0.1
1  2  Y  0.2
2  3  Z  0.3

カラムのデータをアクセスする

DataFrame内のデータにアクセスする方法を見てみましょう。

以下のDataFrameを例として使います。

1つのカラムのデータにアクセスするには、主に2つの方法があります。

複数のカラムのデータにアクセスするにはカラム名のリストを入れます。

インデックス

次に、「インデックス」とは何か、どのように使えるのかを説明します。

DataFrameまたはSeriesの行と列を選択するために使用します。

インデックスにアクセスするには、主に3つの方法があります。

locは特定のラベルを持つ列または行を取得する
ilocは特定の位置で行または列を取得する
ixは通常、locのように動作しようとしますが、ラベルがインデックスに存在しない場合、ilocのように動作します。（非推奨なのでlocまたはilocを使用してください）

注：インデックスで数値ラベルがよく使用されるため、行を選択したときにilocとlocが同じ結果を返す可能性がある。ただし、インデックスの順序が変更された場合（データがソートされた場合など）、結果は同じにならない可能性もある

それでは、locが使われている使用事例を見てみましょう。

それでは、ilocを使って同じデータを選択してみましょう。

多くの場合、インデックスには数値ラベルが使用されるので、行を選択する際に iloc と loc が同じ結果を返すことがあります。

しかし、以下の例のようにインデックスの順序が変更されている場合、結果は同じではないかもしれません。

data = {'Col1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'Col2': [1, 2, 3, 4]}

df = pd.DataFrame(data)

>>> df
  Col1  Col2
0    A     1
1    B     2
2    C     3
3    D     4

DataFrameをCol2で並べ替えると、データの位置が変わるので、locとilocの結果が異なります。

df.sort_values('Col2', ascending=False)
  Col1  Col2
3    D     4
2    C     3
1    B     2
0    A     1

条件付きステートメント

条件付きステートメントを適用することにより、DataFrameの一部を選択できます。これには2つの方法があります。

複数の条件を使用している場合は、それぞれの条件を括弧で囲む必要があることに注意してください。

例えば、これの代わりに

df[df.Col1 == 'A' | df.Col2 == 2]

>>> TypeError: cannot compare a dtyped [int64] array with a scalar of type [bool]

次のようにします。

>>> df[(df.Col1 == 'A') | (df.Col2 == 2)]
  Col1  Col2
0    A     1
1    B     2

算術演算

代入を実行することで、DataFrame の内容を変更することができます。

また、以下の例にあるように、DataFrameに対して算術演算を行うこともできます。

算術演算は変更したDataFrameのコピーを返す

例として、Data Frame, dfを変更しましょう

data = {'Col1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'Col2': [1, 2, 3, 4],
        'Col3': [1, 2, 3, 4]}

df = pd.DataFrame(data)

>>> df
  Col1  Col2  Col3
0    A     1     1
1    B     2     2
2    C     3     3
3    D     4     4

まずは1つのセルの値を掛け合わせてみましょう。

>>> df.loc[0, 'Col2'] * 2
2

次に、Col3のすべての値から1を引いてみましょう。

df['Col3'] - 1
0    0
1    1
2    2
3    3
Name: Col3, dtype: int64

次に、Col3のすべての値に1を足して、その結果を元のDataFrameに代入してみましょう。

df['Col3'] += 1

>>> df
  Col1  Col2  Col3
0    A     1     2
1    B     2     3
2    C     3     4
3    D     4     5

最後に、Col3の値が3より大きい場合にCol2に0の値を代入する条件を用いてみましょう。

df.loc[df.Col3 > 3, 'Col2'] = 0

>>> df
  Col1  Col2  Col3
0    A     1     2
1    B     2     3
2    C     0     4
3    D     0     5

よく使う関数

Pandasは算術演算に加えて、DataFrameの処理を簡単にするための多くの関数を提供されています。

いくつかよく使う関数を紹介します。

関数名	目的	使用事例
df.dropna()	空値「NaN」のもつ行を外す	df = df.dropna()
df.fillna()	指定された値で空値のもつ列をデフォルトする	df = df.fillna(1)
df.rename()	列の名前を変更する	df.rename(columns={‘old’: ‘new’})
df.sort_values()	列でデータをソートする	df.sort_values(by=[’col1’])
df.describe()	列の統計情報を表示する (平均値, 最大値, 最小値, 等)	df.col1.describe()

Pandas入門