pandas: Series - mrsekut-p

pandas: Series

pandas: DataFrameの各列を構成する1次元の配列

indexで要素にアクセスできる

ndarrayの拡張

code:py

s = pd.Series(1, 2, 3, 4, 5)

s.array

# <NumpyExtensionArray>

NumpyExtensionArrayと表示されるなmrsekut.icon

PandasArrayと同じものなのかそうでないのかわからない #??

pandas: Seriesの生成

pd.Series

リストや配列、辞書などからpandas: Seriesを作成

code:python

s = pd.Series(1, 2, 3, 4, 5)

print(s) # 出力: 0 1

# 1 2

# 2 3

# 3 4

# 4 5

# dtype: int64

インデックスを指定してpandas: Seriesを作成

code:python

s = pd.Series(1, 2, 3, 4, 5, index='a', 'b', 'c', 'd', 'e')

print(s) # 出力: a 1

# b 2

# c 3

# d 4

# e 5

# dtype: int64

辞書からpandas: Seriesを作成

code:python

s = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})

print(s) # 出力: a 1

# b 2

# c 3

# dtype: int64

pandas: Seriesの基本属性

Series.index

インデックス（ラベル）のリストを取得

code:python

s = pd.Series(1, 2, 3, index='a', 'b', 'c')

print(s.index) # 出力: Index('a', 'b', 'c', dtype='object')

Series.values

データの配列を取得

code:python

print(s.values) # 出力: 1 2 3

Series.dtype

データの型を取得

code:python

print(s.dtype) # 出力: int64

Series.name

pandas: Seriesに名前を付ける、または取得j

code:python

s.name = "my_series"

print(s.name) # 出力: my_series

pandas: Seriesの基本操作

インデックス参照

インデックス（ラベル）を指定して要素を取得

code:python

print(s'a') # 出力: 1

スライス

インデックス範囲を指定して複数の要素を取得

code:python

print(s'a':'c') # 出力: a 1

# b 2

# c 3

# dtype: int64

ブールインデックス

条件に基づいて要素をフィルタリング

code:python

print(ss > 2) # 出力: c 3

# dtype: int64

おもろい構文だなmrsekut.icon

値の更新

指定したインデックスの値を更新

code:python

s'a' = 10

print(s) # 出力: a 10

# b 2

# c 3

# dtype: int64

pandas: Seriesの基本演算

要素ごとの演算

各要素に対してスカラー値の演算を行う

code:python

print(s + 2) # 出力: a 12

# b 4

# c 5

# dtype: int64

pandas: Series同士の演算

同じインデックスを持つpandas: Series間での演算を行う

code:python

s1 = pd.Series(1, 2, 3, index='a', 'b', 'c')

s2 = pd.Series(4, 5, 6, index='a', 'b', 'c')

print(s1 + s2) # 出力: a 5

# b 7

# c 9

# dtype: int64

欠損値への対応

異なるインデックスのpandas: Series同士で演算する際、インデックスが一致しない場合はNaNが挿入される

code:python

s3 = pd.Series(7, 8, index='a', 'd')

print(s1 + s3) # 出力: a 8.0

# b NaN

# c NaN

# d NaN

# dtype: float64

pandas: Seriesの集計関数

- sum: 要素の合計を計算

- mean: 要素の平均を計算

- max, min: 要素の最大値、最小値を計算

- count: 非欠損値の要素数を計算

- value_counts: ユニークな値の出現回数をカウント

code:python

s = pd.Series(1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5)

print(s.sum()) # 出力: 28

print(s.mean()) # 出力: 3.5

print(s.max()) # 出力: 5

print(s.value_counts()) # 出力: 5 3

# 3 2

# 1 1

# 2 1

# 4 1

# dtype: int64

pandas: Seriesの結合と操作

append

2つのpandas: Seriesを結合する

code:python

s4 = pd.Series(6, 7, index='f', 'g')

print(s.append(s4)) # 出力: 0 1

# 1 2

# 2 3

# 3 3

# 4 4

# 5 5

# 6 5

# 7 5

# f 6

# g 7

# dtype: int64

drop

指定したインデックスの要素を削除

code:python

print(s.drop('a', 'b')) # 出力: c 3

# d 4

# e 5

# dtype: int64