Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

13章pandasオブジェクトの基礎

非常に基本的なレベルにおいて、行と列が単純な整数インデクスではなくラベルで識別できるpandasオブジェクトは、NumPy構造化配列の拡張版と考えられます。この章で説明するように、pandasは基本的なデータ構造の上に多数の便利なツール、メソッド、機能を提供していますが、ほぼあらゆる場合で基礎的構造の理解が不可欠です。そこで高度な機能に踏み込む前に、3つの基本的なpandasデータ構造（Series、DataFrame、Index）の基礎を学びます。

最初に、標準的な方法でNumPyとpandasをインポートします。

In [1]: import numpy as np
        import pandas as pd

13.1　Seriesオブジェクト

pandasのSeriesオブジェクトは、1次元のインデクス付きデータです。次のようにリストまたは配列から作成できます。

In [2]: data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0])
        data
Out[2]: 0    0.25
        1    0.50
        2    0.75
        3    1.00
        dtype: float64

この出力からわかるように、Seriesは一連の値と一連のインデクスの組み合わせであり、それぞれvalues属性とindex属性でアクセスできます。valuesは、おなじみのNumPy配列です。

In [3]: data.values
Out[3]: array([0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ])

indexは、pd.Index型の配列に似たオブジェクトです。これについては、後で詳しく説明します。

In [4]: data.index Out[4]: ...