PandasのSeriesが持つ属性

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。

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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。

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