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Pandas DataFrameの詳細

pandasのDataFrameは、表形式のデータを扱うための強力なデータ構造です。本章では、DataFrameの基本的な操作として、特定の行・列の取得、データの処理、基本的な計算方法について詳しく解説します。

1. DataFrameの作成

まずは、基本的なDataFrameを作成します。

import pandas as pd

# サンプルデータを辞書で定義
data = {
    '名前': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    '年齢': [25, 30, 35, 40],
    '得点': [85, 90, 78, 92],
    '身長': [160, 175, 168, 180]
}

# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

       名前  年齢  得点  身長
0   Alice  25  85  160
1     Bob  30  90  175
2  Charlie  35  78  168
3   David  40  92  180

2. 特定の行の取得

2.1 インデックスで指定 (loc)

locを使うと、ラベル（インデックス）を指定して行を取得できます。

# 1行目のデータを取得
print(df.loc[1])

名前      Bob
年齢      30
得点      90
身長     175
Name: 1, dtype: object

複数行を取得:

print(df.loc[[0, 2]])

2.2 インデックス番号で指定 (iloc)

ilocを使うと、行番号でデータを取得できます。

# 2行目のデータを取得
print(df.iloc[2])

範囲を指定して取得:

print(df.iloc[1:3])  # 1行目から2行目まで取得

3. 特定のデータの取得

3.1 特定の列を取得

print(df['名前'])  # '名前'列の全データを取得

複数の列を取得:

print(df[['名前', '得点']])

3.2 条件を指定して取得

# 年齢が30歳以上のデータを取得
print(df[df['年齢'] >= 30])

# 得点が90以上の人の名前を取得
print(df[df['得点'] >= 90]['名前'])

4. 特定の列に対する処理

4.1 新しい列の追加

df['BMI'] = df['身長'] / 100  # 身長をメートル単位に変換
print(df)

4.2 列のデータを変換

df['得点'] = df['得点'] + 5  # 全員の得点を5点加算
print(df)

4.3 列の削除

df = df.drop(columns=['BMI'])  # 'BMI'列を削除
print(df)

5. 基本的な計算方法

5.1 数値データの統計情報

print(df.describe())  # 平均、標準偏差、最大値、最小値などを取得

5.2 平均値・合計値の計算

print(df['得点'].mean())  # 得点の平均
print(df['身長'].sum())  # 身長の合計

5.3 最大値・最小値の取得

print(df['得点'].max())  # 得点の最大値
print(df['得点'].min())  # 得点の最小値

5.4 データの並び替え

print(df.sort_values(by='得点', ascending=False))  # 得点の降順でソート

6. まとめ

このように、pandasのDataFrameを使うとデータの処理や分析を簡単に行えます。


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