dtypeは、(Pandas内部でNumpyライブラリ互換を使っている)DataTypeのことでfloat64として代入されたみたいだ。int64【解説】NaNのせいで、int64からfloat64にクラスチェンジしたみたいだ。数字じゃない何か、Series(リスト、1次元配列のようなもの)に、途中でデータが無かった場合や、削除したデータなど、データ無を強引に0やマイナス値で誤魔化すことをしないでPandasでは、欠陥データとしてNaNを使って処理をしている。いうことを紹介するためにnp.nanをリストに潜り込ませたと思われる。int32にならないで、ディフォルトがint64なのね。8])s.dtypedtype('int64')【雑談】Windowsパソコンではマイク〇ソフトの陰謀でint32が標準になってしまった。64bitパソコンなのになぁ。ちなみに、他のOSだとディフォルトint64である。DataFrame(2次元格納庫)DataFrame日付時刻インデックスとラベル付きの列を持つNumPy配列を渡してを作成します。freq='D')type(dates[0])pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp【解説】date_rangeは、日付専用のrange。作られるのは、「DatetimeIndex」つまり日付用Indexだ。よってindexとして使用できる。-1.413025【解説】numpyの乱数を使って6x4の行列を作る。辞書形式を渡すことによってSeriesのようにDataFrame作成できます。int64【解説】こんなやつ。DataFrameの列が1列限定はある意味Seriesと変わらないかな。foo【解説】辞書形式を使ってDataFrameのオブジェクトを作る。ここでは、列毎に違うdtypeが入れられることをデモしている。A列が、浮動小数点のスカラーで固定値入力の場合ほかのindexサイズに合わせて同じ値がコピーされてデータとして扱われるNumpyのブロードキャスト的な使い方。B列、日付タイプ、さっきはrangeタイプで変化していったけどここでは固定値の日付のPandas形式を紹介している。C列、Seriesオブジェクトも列指定できることをしめしている。ここで、indexの縛りをいれている。dtype指定もできるよ宣言だ。D列は、Numpyの1次元配列も扱えることを示している。E列Pandasのカテゴリオブジェクトを何気なく紹介している?F列、文字列オブジェクトもブロードキャストできるよ的な。ほんと、てんこ盛りな内容ですね。dtypeを持ちます。objectIPythonを使用している場合、列名(およびパブリック属性)のタブ補完は自動的に有効になります。完成する属性のサブセットは次のとおりです。df2.consolidatedf2.Dあなたが見ることができるように、列はA、B、C、とD自動的にタブが完成されています。残りの属性は簡潔にするために切り捨てられています。【解説】上で作ったdf2作成したときにcolumn列A~Fしれ~っとメンバー登録されています。datetime64[ns]【解説】こんな感じに使えます。DataFrameとSeriesにはスカラー値(固定値)が使えます。正確にはブロードキャスト的な使い方ができます。Numpyみたいな感じです。これは、他の配列の大きさに自動調整してくれる機能ですが。全部が全部スカラー値の場合長さが決まらないのでエラーになったみたいですね。長さ1でもよさそうですがね。長さ1は[5.5]等のリスト形式にするのが正しいやり方なんでしょうね。int64【実況】columnにもUTF-8が使えるみたいでアルファベット専用かよ!と思ったら漢字でもメンバー呼び出しできました。ー2.データを見る(Series、DataFrameを参照する)基本セクションを参照してください。【実況】騙されません。これは、後で見るもので今見たら10分でおわりません!これはフレームの上と下の行を表示する方法です。-1.413025【実況】なるほど、headとtailで頭と尻尾。行の始めと終わりを部分的に取り出す関数ですね。行(index)、列(columns)を表示します。dtype=object)【解説】Indexとcolumnsを取り出す方法ですね。取り出しても独自オブジェクトタイプになっております。list()化、ndarray化はできるのでいろいろ使えると思います。Numpy配列に変換DataFrame.to_numpy()は、NumPy配列に変換します。DataFrameデータ型が異なる列があると、操作が高負荷になることがあります。DataFrameは列ごとに1つのdtypeを持ちます。dtypeを見つけます。結局これはobjectPythonオブジェクトにすべての値をキャストすることを必要とします。これはDataFrameすべての浮動小数点値のDataFrame.to_numpy()が高速であり、データをコピーする必要がないためです。【解説】書いてある通りですが、ここにはNumpyとDataFrameの住み分けが書かれているように思います。Numpyは中身を統一して高速に処理が目的でDataFrameはいろいろなデータを整理しながら使うのが目的。DataFrame.to_numpy()比較的高価(処理が手間で時間がかかるの意味)です。dtype=object)【解説】dfは、float64で固定なのでデータを取り出しNumpyにcastすれば終わり。それに対してdf2はいろいろなdtypeがあり齟齬が出ないように調整しつつ、objectタイプにして1つ1つの要素毎にcastしてオブジェクトを生成していくので処理コストがかかっているという意味です。【注意】Numpyは、オブジェクト型は許容しても、ndarrayは、値のdtypeがバラバラなのは許しません。**注意:DataFrame.to_numpy()出力にインデックスラベルや列ラベルを含めません。データの簡単な統計要約を表示します。2.190018【実況】へーこういうのすごいね。3.0【解説】df2は、いろんなdtypeが入っているDataFrameですね。-1.413025【解説】転置行列ですね。行と列の並びが入れ替わります。【雑談】何気に使いそう。Numpyでもlistが1次元配列に対して、indexとcolumnって1次元であってshape表記にすると(1,n),(n,1)なんだよね。(n,1)とか結構扱いにくい。無意味に'[]'を繰り返したりして。早々、df.TのTは転置(Tanchi)のTではありません。TransposeのTです。【解説】転置した結果indexとcolumnsが入れ替わりました。indexのDatetimeIndexがcolumnsでもDatetimeIndexを保持しています。要素を取り出すとTimestampに代わるみたいですね。1.553862値によるソート【解説】第一パラメータがソート対象。columnのラベルが指定できる。-1.413025【解説】DataFrameの場合、column毎に単位その他が違う可能性大なので、方向でのソートはできない。同じ形式なのになぁというなら転置してソートするというてもある。1.083706【雑談】お、いけた。str指定でOKそうだ。freq=None)【解説】ソートされたDatetimeIndexは、どうなっているかと思ったら。freq=Noneになって並び替えされているみたいだ。(6)はてなブログをはじめよう!chiyohさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。