【pandas入門】pd.seriesの作り方と基本操作まとめ

Pandasの使い方について、侍ではいくつか記事を公開してきました。


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これらの記事では、主にDataFrameを扱っていましたが、pandasにはこの他にもデータを扱うクラスが複数あります。

DataFrame以外でよく目にするクラスと言えば、Series型です。

この記事では

  • pd.Series型とは何か
  • pd.Series型の作り方
  • pd.Series型の基本操作

に注目してSeries型の使い方についてまとめました!

pandasを使ったデータ解析ではよくお世話になるpd.Series、使いこなして一歩先を行くエンジニアになりましょう!

※ この記事のコードはPython 3.7, Ubuntu 18.04で動作確認しました。

目次

Seriesとは

pd.Seriesとは、pandasのデータ型の一つです。

pd.DataFrameが2次元配列(行列)を扱っていたのに対して、pd.Seriesは一次元配列(ベクトル)を扱います。

DataFrameをスライスして一次元配列の形になったら、それもpd.Seriesになります。

多分この名前を知らない人でも、DataFrameを使っていたらお世話になっていることでしょう。

Seriesの作り方

ここからはJupyterlabやJupyter Notebookを使ってコードを実行していきます。

ここでは練習用のデータとして boston house-prices dataset を使って試してみましょう。

boston house-prices datasetは、アメリカのボストン市郊外の地域別住宅価格のまとめられたデータセットです。

主に回帰問題に用いられます。

まずはライブラリをimport

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets

pd.Seriesにしたいデータを読み込みましょう。

boston = datasets.load_boston()

boston.target

[出力結果]

array([24. , 21.6, 34.7, 33.4, 36.2, 28.7, 22.9, 27.1, 16.5, 18.9, 15. ,
       18.9, 21.7, 20.4, 18.2, 19.9, 23.1, 17.5, 20.2, 18.2, 13.6, 19.6,
       15.2, 14.5, 15.6, 13.9, 16.6, 14.8, 18.4, 21. , 12.7, 14.5, 13.2,
       13.1, 13.5, 18.9, 20. , 21. , 24.7, 30.8, 34.9, 26.6, 25.3, 24.7,
       21.2, 19.3, 20. , 16.6, 14.4, 19.4, 19.7, 20.5, 25. , 23.4, 18.9,
       ...<中略>...
       15.2, 16.1, 17.8, 14.9, 14.1, 12.7, 13.5, 14.9, 20. , 16.4, 17.7,
       19.5, 20.2, 21.4, 19.9, 19. , 19.1, 19.1, 20.1, 19.9, 19.6, 23.2,
       29.8, 13.8, 13.3, 16.7, 12. , 14.6, 21.4, 23. , 23.7, 25. , 21.8,
       20.6, 21.2, 19.1, 20.6, 15.2,  7. ,  8.1, 13.6, 20.1, 21.8, 24.5,
       23.1, 19.7, 18.3, 21.2, 17.5, 16.8, 22.4, 20.6, 23.9, 22. , 11.9])

pd.Seriesの作り方は簡単です。

最も簡単なpd.Seriesの作り方はベクトルを引数に渡すだけでOKです。

sr = pd.Series(boston.target)
sr

[出力結果]

0      24.0
1      21.6
2      34.7
3      33.4
4      36.2
5      28.7
6      22.9
7      27.1
8      16.5
9      18.9
10     15.0
       ... 
497    18.3
498    21.2
499    17.5
500    16.8
501    22.4
502    20.6
503    23.9
504    22.0
505    11.9
Length: 506, dtype: float64

これでpd.Series型が作れました。

普通のnp.arrayとの違いは、各要素にindexが明示的についていることでしょう。

このindexはもちろん後から変更もできますし、初期化する際に指定することもできます。

pd.Series(data, index=[dataと同じ長さの配列])

このあたりはDataFrameと同じです。

また、DataFrameから一部を切り取ることでも作ることができます。

df= pd.DataFrame(boston.data)
df.columns = boston.feature_names
df["label"] = sr
df.head()

これの一部を切り取ると以下のようにSeriesになっていることがわかります。

type(df["label"])

# out: pandas.core.series.Series

基本操作

seriesからnp.arrayを取り出す

DataFrameのときと同じように、seriesインスタンス.valuesで配列を取り出すことができます。

sr.values

[出力結果]

array([24. , 21.6, 34.7, 33.4, 36.2, 28.7, 22.9, 27.1, 16.5, 18.9, 15. ,
       18.9, 21.7, 20.4, 18.2, 19.9, 23.1, 17.5, 20.2, 18.2, 13.6, 19.6,
       15.2, 14.5, 15.6, 13.9, 16.6, 14.8, 18.4, 21. , 12.7, 14.5, 13.2,
       ...<中略>...
       29.8, 13.8, 13.3, 16.7, 12. , 14.6, 21.4, 23. , 23.7, 25. , 21.8,
       20.6, 21.2, 19.1, 20.6, 15.2,  7. ,  8.1, 13.6, 20.1, 21.8, 24.5,
       23.1, 19.7, 18.3, 21.2, 17.5, 16.8, 22.4, 20.6, 23.9, 22. , 11.9])

インデクシング

インデクシング(要素を取り出す)の方法はnp.araryと同様です。

sr[0]

# out: 24.0

sr[1:5]

# out:
1    21.6
2    34.7
3    33.4
4    36.2
dtype: float64

また、indexが数字以外になっていた場合は、先頭の要素を0とした数字でのインデクシングだけでなく、辞書型のようなアクセスも可能です。

print(df.iloc[0,:])
print(type(df.iloc[0,:]))

[出力結果]

CRIM         0.00632
ZN          18.00000
INDUS        2.31000
CHAS         0.00000
NOX          0.53800
RM           6.57500
AGE         65.20000
DIS          4.09000
RAD          1.00000
TAX        296.00000
PTRATIO     15.30000
B          396.90000
LSTAT        4.98000
label       24.00000
Name: 0, dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>

df.iloc[0,:]はpd.Seriesで、尚且indexが文字列型です。

要素へアクセスしてみましょう。

df.iloc[0,:]["CRIM"], df.iloc[0,:][0]

# out: (0.00632, 0.00632)

1つ目の書き方が辞書スタイル2つ目の書き方が配列スタイルです。

どちらも同じ要素を取り出せていることがわかりますね。

代入

要素の代入も配列同様に行えます。

sr[0] = 1
sr

[出力結果]

0       1.0
1      21.6
2      34.7
3      33.4
4      36.2
5      28.7
6      22.9
7      27.1
8      16.5
9      18.9
10     15.0
以下略

スライス記法を使った代入も可能ですが、右辺と左辺が同じ要素数でないとエラーがでるので注意してください。

sr[0:3] = [0,1,2]
sr

[出力結果]

0       0.0
1       1.0
2       2.0
3      33.4
4      36.2
5      28.7
6      22.9
7      27.1
8      16.5
9      18.9
10     15.0
以下略

四則演算

四則演算も可能です。

演算子を使うと要素ごとの演算になります。

df["CRIM"] + df["ZN"]

[出力結果]

0      18.00632
1       0.02731
2       0.02729
3       0.03237
4       0.06905
5       0.02985
6      12.58829
7      12.64455
8      12.71124
9      12.67004
10     12.72489
以下略

まとめ

この記事では、pandasのデータ型Seriesクラスについて紹介しました

SeriesクラスはDataFrameよりは出番が少ないかもしれませんが、基本的にはnp.arrayのように使えて、indexをわかりやすく持つことができる便利なクラスです。

是非覚えて使いこなしてください!

この記事を書いた人

第一言語はPythonです。
皆さんRustやりましょう。

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