久々にPythonを使うと、以前は普通にできた操作がスムーズにできず、やり方を思い出すところから始めることが多くなります。いちいちGoogleでキーワード検索して思い出すのもなかなかの気苦労です。そこで、自分への備忘録も兼ねて、ブランク明けに忘れがちなPythonの操作をまとめました。今回は、リスト、Numpy配列、Series、DataFrameの変換について説明します。リスト、Numpy配列、Series、DataFrame間のデータ変換とりあえず、こちらの図を見ればすぐに思い出せるかと思います。言わずもがなですが、リストやNumpy配列のデータはラベルを好きにいじることができません(一番左なら0、その次は1、のように完全追番制)。Seriesならラベルをいじれます。DataFrameならラベルとカラムの両方をいじることができます。いのHP(ヒットポイント)を並べたリスト”HP”を作成します。int64次のようにすれば、indexを指定できます。int64Numpy配列→SeriesリストをSeriesに変換する方法と同じです。pd.DataFrame(HP_s)df以下のように書くと、カラムを指定できます。int32この書き方でもOKです。実際にコードを書いて確認します。実際にコードを書いて確認します。dtype=’object’)df.columns.tolist()[‘HP’]DataFrameにカラムを追加、削除する方法MPというカラムを追加してみたいと思います。MPは魔法を使うためのマジックポイントですね。80]dfカラムを削除する場合は以下の通りです。df.drop(columns=['MP'])こちらでもOK。1)リストやNumpy配列とDataFrameの変換こちらの図の通りです。横方向に並べたいのなら・・・リストやNumpy配列を2次元にすることで、データを横方向に並べることができます。横方向に並べる方法については、こちらの記事に詳しくまとめましたのでご参照ください。【Python】リストやNumpy配列のデータをDataFrameの行(row、横方向)に並べるにはリストやNumpy配列をpd.DataFrame()でDataFrameに変換すると、必ずカラムとして導入されます。punhundonぷんたむの悟りの書30代の生き方、働き方データ分析のメリットは、PDCAを高速に回せることだ。むの悟りの書%d人のブロガーが「いいね」をつけました。