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

章 

pandas

を使ったデータ操作

一般的なパターンが作れます。こうして、使い慣れた

1

次元の

Series

または

2

次元の

DataFrame

オ

ブジェクト内で、高次元のデータがコンパクトに表現できます。

この節では、

MultiIndex

オブジェクトを直接作成する方法について説明します。インデクスの

指定方法、スライス、そして複数のインデクスを持つデータの統計を計算する際に必要となる考慮

事項を取り上げ、単純なインデクス表現と階層型インデクス表現のデータを変換する機能を示しま

す。

いつものように、最初に標準的な

import

を行います。

In[1]: import pandas as pd

import numpy as np

3.6.1

 多重インデクスを持つ

Series

最初に、

1

次元の

Series

内で

2

次元データを表現する方法を検討してみましょう。具体的には、

各要素が文字と数値キーを持つ一連のデータを扱います。

3.6.1.1

 誤った手法

米国の州に関するデータで、異なる年の値を管理することを考えます。既に説明した

pandas

の

機能を使用するなら、単純にタプルをキーとして使用してしまうかもしれません。

In[2]: index = [('California', 2000), ('California', 2010),

('New York', 2000), ('New York', 2010),

('Texas', 2000), ('Texas', 2010)]

populations = [33871648, ...