男のブログ俺は中卒だ。学歴なんて無くても生きていける。プログラミングpythonsuckamon今回はPythonの主要なライブラリ群の一つ「pandas」のデータ構造について学んでいく。pandasはデータの整理や分析を簡単に行うためのツールを持っており、NumPyなどの数値計算ツールと連携して使われることの多いライブラリだ。NumPyとの大きな違いは、pandasはテーブル形式のデータを扱うことに適しており、高度なデータ構造を持っているという点だ。そのデータ構造のうち、シリーズ(Series)について詳しくまとめていく。Contentsライブラリのインポートシリーズ(Series)とはvalues属性とindex属性インデックスにラベルを付けて分かりやすく管理するNumPy的な操作をシリーズに適用するディクショナリをシリーズに変換するシリーズのname属性まとめライブラリのインポートまずはシリーズを扱うまえに、pandasをインポートする必要がある。pd次にSeriesをインポートする。Seriesこれで準備完了だ。シリーズ(Series)とはpandasのシリーズは一次元配列のようなオブジェクトで、インデックスとそれに該当する値を持つ構成となっている。7values属性とindex属性シリーズにはvalues属性と、index属性が用意されており、それぞれシリーズが持つデータ配列とインデックスオブジェクトを取得することができる。step=1)インデックスにラベルを付けて分かりやすく管理するまた、Pythonのディクショナリのように、インデックスには任意のラベルを付けて管理することも可能だ。int64NumPy的な操作をシリーズに適用するNumPyの配列ndarrayで扱った、条件指定によるフィルタリングや関数の適用などをおこなった場合でも、インデックスとデータの関連はそのまま保持される。float64ディクショナリをシリーズに変換するPython標準のディクショナリを元に、シリーズを作成することもできる。int64シリーズのname属性シリーズのオブジェクト自身と、インデックスはそれぞれname属性を持つ。int64シリーズオブジェクトのname属性は、データベースで言うところのテーブル名に該当し、インデックスのname属性は、さしずめカラム名といったところだろうか。まとめpandasではデータ構造として、シリーズとデータフレームを持っているが、今回は一次元配列を扱うシリーズを詳しく取り上げた。次回は、データベースに構造が近いデータフレームについて紹介する。データ欠損値の取り扱い2019年8月18日pandasで使える数学・統計用メソッドプロフィール中卒男15歳で熊本から単身大阪へ渡り、囲碁棋士になるための修行を積む。その後、紆余曲折ありプログラミングを学び職とする。現在プログラミングや統計、機械学習の勉強に合わせ、双子の育児に奮闘中。