Python Pandas入門：データフレームの基本的な作成方法

PythonのPandasライブラリはデータの操作や解析に非常に便利なツールで、特にデータフレームを使ったデータ管理は非常に直感的です。

Pandasのインストール

PandasはPythonのパッケージ管理ツールであるpipを使ってインストールできます。

pip install pandas

Pandasのインポート

まず、Pandasをインポートします。Pandasはデータ操作に必要な関数が多く含まれているため、データ分析には欠かせません。

import pandas as pd

データフレームの基本的な作成方法

データフレームを作成するには、まずPythonの辞書やリストを使ってデータを構造化します。以下のように、各列のデータを辞書で定義し、pd.DataFrame()を使ってデータフレームに変換できます。

import pandas as pd

# サンプルデータを辞書で定義
data = {
    '名前': ['田中', '佐藤', '鈴木', '高橋'],
    '年齢': [28, 22, 35, 40],
    '職業': ['エンジニア', 'デザイナー', 'データサイエンティスト', 'マネージャー']
}

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

   名前  年齢       職業
0  田中  28   エンジニア
1  佐藤  22   デザイナー
2  鈴木  35 データサイエンティスト
3  高橋  40   マネージャー

別のデータ構造からデータフレームを作成する

Pandasでは、辞書以外のデータ構造（リストやNumPy配列など）からもデータフレームを作成できます。例えば、リストのリストを使ってデータフレームを作る方法を紹介します。

import pandas as pd
# リストのリストからデータフレームを作成
data = [
    ['田中', 28, 'エンジニア'],
    ['佐藤', 22, 'デザイナー'],
    ['鈴木', 35, 'データサイエンティスト'],
    ['高橋', 40, 'マネージャー']
]

# 列名を指定してデータフレームに変換
df = pd.DataFrame(data, columns=['名前', '年齢', '職業'])
print(df)

   名前  年齢           職業
0  田中  28        エンジニア
1  佐藤  22        デザイナー
2  鈴木  35  データサイエンティスト
3  高橋  40       マネージャー

データフレームの初期設定を指定する

データフレームの作成時に、行や列にラベルを追加するなどの初期設定も可能です。以下は、行インデックスをカスタマイズしてデータフレームを作成する例です。

import pandas as pd

# リストのリストからデータフレームを作成
data = [
    ['田中', 28, 'エンジニア'],
    ['佐藤', 22, 'デザイナー'],
    ['鈴木', 35, 'データサイエンティスト'],
    ['高橋', 40, 'マネージャー']
]

# 行インデックスを指定してデータフレームを作成
df = pd.DataFrame(data, columns=['名前', '年齢', '職業'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)

    名前  年齢       職業
A   田中  28   エンジニア
B   佐藤  22   デザイナー
C   鈴木  35 データサイエンティスト
D   高橋  40   マネージャー

まとめ

Pandasを使ったデータフレームの作成方法について基本を解説しました。データフレームはさまざまな形式のデータを統一的に扱うことができ、データ分析の基礎的な操作をスムーズに進められます。