Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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章 

データラングリング：

連結、結合、変形

多くの場合、データは複数のファイルやデータベースに分かれて保存されていたり、簡単には分析

できない形式になっていたりします。この章では、データの結合や連結、変形などといった操作に役

立つツールに焦点を当てます。

はじめに、

pandas

の階層型インデックスという概念を紹介します。これは、先に述べたデータ操作

のいくつかで広く使われる概念です。階層型インデックスの後は、データの結合や変形に関するデー

タ操作を掘り下げていきます。この章で紹介するツールを用いた応用例は、「14 章 データ分析の実例」

で紹介します。

8.1

 階層型インデックス

階層型インデックスとは、複数（

2

つ以上）のインデックスの階層を軸に持たせることができる機能で、

pandas

の重要な機能の

1

つです。やや抽象的な言い方をすると、階層型インデックスは、高次元のデー

タをより低次元の形で扱う方法を提供し

ます。簡単な例を見ていきましょう。まずは、リスト（または

配列）のリストをインデックスとして指定してシリーズを作ります。

In [9]: data = pd.Series(np.random.randn(9),

...: index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'],

...: [1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 3]])

In [10]: data

Out[10]:

a 1 -0.204708

2 0.478943

3 -0.519439 ...