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

5.2

 

pandas

の重要な機能

159

インデックス位置での参照を明示的に行う

iloc

を使いましょう。

In [147]: ser[:1]

Out[147]:

0 0.0

dtype: float64

In [148]: ser.loc[:1]

Out[148]:

0 0.0

1 1.0

dtype: float64

In [149]: ser.iloc[:1]

Out[149]:

0 0.0

dtype: float64

5.2.5

 算術とデータの整形

pandas

の重要な機能の

1

つに、別々のインデックスを持つオブジェクト間の算術における振る舞い

があります。例えば、オブジェクトを加算した場合、足し合わせるオブジェクトのインデックスのペア

のいずれかが異なるときには、加算結果のオブジェクトのインデックスは、加算前のインデックスのペ

アの和集合になります。データベース経験者であれば、インデックスのラベルを外

部結合したものと考

えるのが近いです。例を

1

つ見てみましょう。

In [150]: s1 = pd.Series([7.3, -2.5, 3.4, 1.5], index=['a', 'c', 'd', 'e'])

In [151]: s2 = pd.Series([-2.1, 3.6, -1.5, 4, 3.1],

.....: index=['a', 'c', 'e', 'f', 'g'])

In [152]: s1

Out[152]:

a 7.3

c -2.5

d 3.4

e 1.5

dtype: float64

In [153]: ...