May 2018
Intermediate to advanced
556 pages
13h 21m
Japanese
book
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
by Jake VanderPlas, 菊池 彰
Content preview from Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
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3.2
pandas
オブジェクトの基礎
99
In[1]: import numpy as np
import pandas as pd
3.2.1
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を持ち、
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]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
NumPy
配列と同様に、
Python
の角カッコ表記を使って関連するインデクスからデータにアクセ
スできます。
In[5]: data[1]
Out[5]: 0.5
In[6]: data[1:3]
Out[6]: 1 0.50
2 0.75
dtype: float64
しかし、
pandas
の
Series
は、それ ...