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

3.2

 

pandas

オブジェクトの基礎

105

'area': area})

Out[26]: area population

California 423967 38332521

Florida 170312 19552860

Illinois 149995 12882135

New York 141297 19651127

Texas 695662 26448193

2

次元

NumPy

配列から作成する

2

次元のデータ配列が与えられた場合、指定した任意の列名とインデクスで

DataFrame

を作成で

きます。インデクスや列名が省略された場合には、それぞれに整数のインデクスと列名が使用され

ます。

In[27]: pd.DataFrame(np.random.rand(3, 2),

columns=['foo', 'bar'],

index=['a', 'b', 'c'])

Out[27]: foo bar

a 0.865257 0.213169

b 0.442759 0.108267

c 0.047110 0.905718

NumPy

構造化配列から作成する

構造化配列については、「2.9 構造化データ：NumPy の構造化配列」で既に取り上げました。

DataFrame

は構造化配列のように動作し、

1

つの構造化配列から直接作成できます。

In[28]: A = np.zeros(3, dtype=[('A', 'i8'), ('B', 'f8')])

A

Out[

28]: array([(0, 0.0), ...