pandasは「簡潔にデータを扱うために開発されたPythonのライブラリ」です。
CSVなどからデータを読み取り、追加、修正、削除などの処理をすることができます。
ここでは「pandasって何？」「pandasってどう使うの？」といった方へ、pandasの使い方を解説します。
また、「pandasで使える高機能な1次元配列と2次元配列」のようなものとしてよく使われる、SeriesとDataFrameの基本的な使い方も解説します。SeriesやDataFrameは標準で使える配列よりも、より多くの操作が可能な、Pythonでデータを扱う際には必須になりますので、ぜひ使えるようになりましょう。
なお、pandasをインストールしていない場合、まずはpip等でpandasをインストールしてください。
YouTubeも公開していますので、動画や音声で聞きたい方はぜひご覧ください。
CSVファイルを読み込む
ではpandasを使っていきましょう。
まずはcsvファイルを読み込み、変数に入れてみましょう。
今回は以下ようなデータが入っているCSVファイルを読み込みます。
[CSVファイル]
index,name,age
0,塚田 栄一,45
1,岩村 真尋,21
2,中園 美希,41
3,猪股 幸平,34
4,及川 大介,34[ソースコード]
import pandas as pd
data = pd.read_csv("test.csv",index_col = 0)
print(data)[出力結果]
name age
index
0 塚田 栄一 45
1 岩村 真尋 21
2 中園 美希 41
3 猪股 幸平 34
4 及川 大介 34csvファイルのデータが変数dataに入っているのが分かります。
まずpandasをインポートしましょう。次にread_csv()でcsvファイルを読み込みます。
第一引数はcsvファイルのパスです。ここはお使いの環境によって異なる部分です。
第二引数はどの列をインデックスとするかを指定しています。今回はindex列を指定しています。
読み込んだデータの情報を取得する
ここでは先ほど読み込んだcsvデータの情報を取得する方法をご紹介します。
データの行数と列数を取得する-shape-
データの行数、列数が知りたい場合はshapeを使います。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("test.csv",index_col = 0)
print(data.shape)[出力結果]
(5, 2)カラムの情報を取得する-columns-
読み込んだデータのカラムの情報が知りたい場合はcolumnsを使います。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("test.csv",index_col = 0)
print(data.columns)[出力結果]
Index(['name', 'age'], dtype='object')データを先頭から指定した行数取得する-head()-
先頭から指定した行数分データを取得したい場合はhead()を使います。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("test.csv",index_col = 0)
print(data.head(3))[出力結果]
name age
index
0 塚田 栄一 45
1 岩村 真尋 21
2 中園 美希 41データを末尾から指定した行数取得する-tail()-
末尾から指定した行数分データを取得したい場合はtail()を使います。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("test.csv",index_col = 0)
print(data.tail(3))[出力結果]
name age
index
2 中園 美希 41
3 猪股 幸平 34
4 及川 大介 34読み込んだデータに列を追加する
次に、読み込んだcsvデータに、新しい列を追加しましょう。
次の例では、リストの情報を追加しています。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("test.csv",index_col = 0)
list = [165, 170, 175, 180, 182]
series = pd.Series(list)
data["height"] = series.values
print(data)[出力結果]
name age height
index
0 塚田 栄一 45 165
1 岩村 真尋 21 170
2 中園 美希 41 175
3 猪股 幸平 34 180
4 及川 大介 34 182最初に読み込んだcsvデータに「height」という列を追加しました。
リストを列に追加するには、pandasのSeries()を使います。引数にリストを渡すと、Seriesというデータ型に変換してくれます。最後にdataに新しく登録する列名をキーとして指定し、Seriesのvaluesでデータを入れています。
csvに出力する
最後に、列を追加したデータをcsvに出力してみましょう。
pandasではcsvやExcelファイル等への出力が簡単に行えます。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("test.csv",index_col = 0)
list = [165, 170, 175, 180, 182]
series = pd.Series(list)
data["height"] = series.values
data.to_csv("output.csv")先ほどのプログラムのprint()の箇所を、to_csv()というメソッドに置き換えています。
第一引数にcsvファイル名を指定することで使用できます。
また、to_excel()を使うとExcelファイルの出力も容易に行えます。
Seriesの基本操作
上記で少しふれたSeriesの基本操作です。Seriesはpandasで使える1次元配列になります。
Seriesの作成
Seriesを初期化するにはpandasのSeries()を使います。
import pandas as pd
s = pd.Series([76, 54, 92])
print(s)[出力結果]
0 76
1 54
2 92また、データに名前をつけたい場合は、第二引数を次のようにします。
import pandas as pd
s = pd.Series([76, 54, 92], index=["国語", "英語", "数学"])
print(s)[出力結果]
国語 76
英語 54
数学 92値を追加・変更・削除する
次に初期化済みのSeriesに対して、値の追加・変更・削除を行ってみましょう。
import pandas as pd
s = pd.Series([76, 54, 92], index=["国語", "英語", "数学"])
s["日本史"] = 99 #追加
s["英語"] = 62 #変更
s = s.drop("国語") #削除
print(s)[出力結果]
英語 62
数学 92
日本史 99追加と変更はインデックスを使って参照します。
削除はdrop()を使います。drop()の第一引数にインデックスを指定してデータを削除します。
Series同士で足し算する
次に2つのSeriesのデータを足し算してみましょう。
import pandas as pd
s = pd.Series([76, 54, 92], index=["国語", "英語", "数学"])
s2 = pd.Series([34, 61, 22], index=["国語", "英語", "数学"])
print(s + s2)[出力結果]
国語 110
英語 115
数学 1142つのSeriesを+演算子で繋げるだけで、全てのデータを足し算できます。
ちなみに片方にしか存在しないインデックスがある場合は「NaN（非数）」になるので注意しましょう。
DataFrameの基本操作
次にDataFrameについて見ていきましょう。
pandasではDataFrameがデータ型の基本で、Seriesの集まりがDataFrameです。
DataFrameの作成
まずはDataFrameの初期化方法です。
csvやexcelを読み込む方法もありますが、今回はリストから作成してみましょう。
import pandas as pd
lists = [[1, 2 ,3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
d = pd.DataFrame(lists)
d.index = ["1", "2", "3"]
d.columns = ["A", "B", "C"]
print(d)[出力結果]
A B C
1 1 2 3
2 4 5 6
3 7 8 9DataFrameはDataFrame()に二次元配列を渡すことで作成できます。
また、index()は行の名前、columns()は列の名前を付けることができます。
列・行を追加する
次にDataFrameに列や行を追加する方法を見ていきましょう。
まずは列の追加方法からご紹介します。
import pandas as pd
lists = [[1, 2 ,3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
d = pd.DataFrame(lists)
lists2 = [10, 11, 12]
d[3] = lists2
print(d)[出力結果]
0 1 2 3
0 1 2 3 10
1 4 5 6 11
2 7 8 9 12四列目が追加されました。インデックス番号が3の列にリストを渡すことで列を追加しています。
では次に行の追加方法です。列の追加とほとんど変わりません。
import pandas as pd
lists = [[1, 2 ,3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
d = pd.DataFrame(lists)
lists2 = [10, 11, 12]
d.loc[3] = lists2 #変更
print(d)[出力結果]
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
3 10 11 12d.loc[3]の箇所を変えています。
行を追加する場合はlocというインスタンス変数を使います。
必要な値を取り出す
最後にDataFrame内の必要な値を取り出す処理を見てみましょう。
値にアクセスするには先ほども使ったlocを使います。
import pandas as pd
lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
d = pd.DataFrame(lists)
d.index = ["1r", "2r"]
d.columns = ["A", "B", "C"]
print(d.loc["2r", "B"])[出力結果]
5このdataFrameは次のようになっています。
A B C
1r 1 2 3
2r 4 5 6今回はこの中から「2r行」の「B列」の値を取得しています。
locは次のように使います。
[構文]
loc[行のインデックス, 列のインデックス]また、locはスライスに対応しているので、次のように一部を切り取ったデータを取得することも可能です。
import pandas as pd
lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
d = pd.DataFrame(lists)
d.index = ["1r", "2r", "3r"]
d.columns = ["A", "B", "C"]
print(d.loc["2r":"3r", "B":"C"])[出力結果]
B C
2r 5 6
3r 8 9[構文]
loc[行の開始インデックス:終了インデックス, 列の開始インデックス:終了インデックス]pandasでは、ほかにも様々な処理ができますので、適宜調べてみると良いでしょう。
DataFrameをもっと便利に使うには？
以上、Pandasの基本的な使い方について解説しました。本記事で触れたDataFrameですが、使いこなす上で様々な関数があります。
DataFrameの関数については全て紹介すると長くなってしまう為、以下記事に譲りました。Pandasをもっと使いこなしたい方は是非ご覧ください！
