PandasのSeriesとDataFrame基礎(随時更新予定)

##はじめに
自分の備忘を兼ねてまとめました。随時更新(予定)

##Pandasをインポートする

import pandas as pd

SeriesはDataFrameの1つのカラムを指すデータ構造(一次元のデータ構造)
DataFrame内のデータは多数のSeriesの集まり(二次元のデータ構造)

Series

###Seriesを定義する
array型とdict型の2種類.

#array型の定義
animals1 = pd.Series([4, 5, 6, 3], index=['cats', 'dogs', 'birds', 'pigs'])
animals1

#dic型の定義
animals2 = pd.Series({'cats': 4, 'dogs': 5, 'birds': 6, 'pigs': 3})
animals2

##結果はどちらも同様で、以下。
cats  4
dogs  5
birds 6
pigs  3
dtype: int64

###データを取り出す

こちらもarray型とdict型の２種類。

# array型
animals1[1] #5

# dict型
animals1['dogs'] #5

#=> 60

##DataFrame
###DataFrameを定義する
array型とdict型の2種類(Series同様).

#array型
df1 = pd.DataFrame([animals1, animals2], index=['Yuka', 'Mika'])
df1
#outputs
      cats   dogs   birds  pigs
Yuka   4      5      6      3
Mika   4      5      6      3


#dict型
df2 = pd.DataFrame({'Yuka': animals1, 'Mika': animals2})
df2
#outputs2
      Yuka Mika
cats   4    4
dogs   5    5
birds  6    6
pigs   3    3

DataFrameから値を取り出す

animals1.loc['Mika', :]
#outputs
cats   4    
dogs   5    
birds  6    
pigs   3    
Name: Mika, dtype: int64

animals1.loc[:, 'cats']
animals1.cats #上記と同様
#outputs
Yuka  4
Mika  4
Name: cats, dtype: int64

##情報を取得する
###pandas.DataFrame
df.info() #行数・列数などを表示

len(df) #行数を取得
len(df.columns) #列数を取得

df.shape #行数・列数を取得
df.shape[0] #0番目の列に属する行数を取得

df.size #全要素数（サイズ）を取得

###pandas.Series
len(s) #全要素数（サイズ）を取得
s.size #同上

##参考
https://qiita.com/HiromuMasuda0228/items/a7a861796dfeac604f47
https://qiita.com/tonluqclml/items/33b541801dbd12d1bb09
https://note.nkmk.me/python-pandas-len-shape-size/