PythonのPandasが持つSeriesには多くの有益な属性が設定されています。
この記事ではその属性について解説します。
PandasのSeriesクラス属性
PythonのPandasが持つSeriesにはSeriesに名称をつけたり、サイズ（長さ）を取得出来たりなどの多くの属性が設定されています。
name属性
Seriesのname属性はSeriesにつけられた名前を管理する属性です。
import pandas as pd
#name属性
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "name={}".format( series_taro.name ))
上記のコードの実行結果は
name=太郎君の得点
になります。
index属性
Seriesのindex属性はSeriesにつけられたindexを管理する属性です。
import pandas as pd
#index属性
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "index={}".format( series_taro.index ))
上記のコードの実行結果は
index=Index(['英語', '数学', '国語', '社会', '理科'], dtype='object')
になります。
dtype属性
Seriesのdtype属性はSeriesが持つ値の型を持った属性です。
import pandas as pd
#dtype属性
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "dtype={}".format( series_taro.dtype ))
上記のコードの実行結果は
dtype=int64
になります。
loc属性
Seriesのloc属性はSeriesのインデックスラベルで要素の参照を行うの属性です。
import pandas as pd
#loc属性
#loc属性
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "loc[ \"英語\" ]={}".format( series_taro.loc[ "英語" ] ))
上記のコードの実行結果は
loc[ "英語" ]=92
になります。
iloc属性
Seriesのiloc属性はSeriesの整数値での位置インデックスで要素の参照を行うの属性です。
import pandas as pd
#iloc属性
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "iloc[ 0 ]={}".format( series_taro.iloc[ 0 ] ))
上記のコードの実行結果は
iloc[ 0 ]=92
になります。
size属性
Seriesのsize属性はSeriesの長さの参照を行うの属性です。
import pandas as pd
#size属性
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "size={}".format( series_taro.size ))
上記のコードの実行結果は
size=5
になります。
is_unique属性
Seriesのis_unique属性はSeries内の値に重複があるかどうかを管理する属性です。
Series内に重複がない場合は「True」、重複がある場合は「False」になります。
import pandas as pd
#値に重複なし（True）
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "{}".format( series_taro ))
print( "is_unique={}".format( series_taro.is_unique ))
#値に重複あり（False）
taro = { "英語":92, "数学":80, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "{}".format( series_taro ))
print( "is_unique={}".format( series_taro.is_unique ))
上記のコードの実行結果は
英語 92 数学 69 国語 80 社会 63 理科 70 Name: 太郎君の得点, dtype: int64 is_unique=True 英語 92 数学 80 国語 80 社会 63 理科 70 Name: 太郎君の得点, dtype: int64 is_unique=False
になります。
values属性
Seriesのvalues属性はSeries内の値を管理する属性です。。
import pandas as pd
#values属性
taro = { "英語":92, "数学":69, "国語":80, "社会":63, "理科":70 }
series_taro = pd.Series( taro, name ="太郎君の得点" )
print( "values={}".format( series_taro.values ))
上記のコードの実行結果は
values=[92 69 80 63 70]
になります。
