Pandas入門｜05.シリーズ (Series) とは【Pythonの必須ライブラリのPandasを初心者にわかりやすく解説】

この動画では、シリーズの使い方について説明します。初心者の方でもわかりやすいように丁寧な解説を心がけました。目次は下記になります。 ▼目次 00:00 はじめに 00:56 Pandasインポート 01:20 リストを使ったSeries作成方法 02:09 Numpyを使ったSeries作成方法 03:38 データ型の取得 04:02 index取得 04:23 index変更 04:51 辞書型を使ったSeries作成方法 05:31 値の取得 06:40 複数の値の取得 07:10 比較演算子使った抽出方法 08:08 要素数の取得 08:37 indexとデータ部分に名前を付ける 09:23 Seriesの四則演算 10:19 Series同士の計算 11:28 欠損値確認 13:16 DataFrameからSeries取得 13:45 DataFrameにSeries追加 14:28 時系列データ 15:10 確認問題 17:15 終わりに ▼自己紹介 現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化など） 前職：リクルート ▼SNS Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes Facebook :https://www.facebook.com/%E3%82%AD%E3%83%8E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89-105693727500005/ ▼文字書き起こし こんにちは。キノコードです。 この動画では、PandasのSeriesについて学びます。 前のレッスンでも説明しましたが、Pandasで扱うデータ構造には、DataFrameとSeriesの2つがあります。 DataFrameとは、エクセルの表形式のように、行と列で成り立っているイメージです。 Seriesとは、DataFrameから1列取り出した時にできる型でもあり、Pythonでいうリストのようなものにindexというものがくっついているイメージです。 DataFrameから1列抽出するとSeriesになり、DataFrameはSeriesをまとめたものとも言えます。 したがって、Seriesの理解を深めることは、DataFrameの理解を深めることにもなります。 Pandasで非常によく使うDataFrameの理解を深めるために、Seriesをきちんと理解しておきましょう。 それでは、パソコン画面に切り替えてレッスンを進めていきます。 import pandas as pd それでは、Pandasをインポートするところから始めていきましょう。 まず、Pandasをインポートする記述を書きます。 「import pandas as pd」を書きます。 「as」は、ライブラリ名（pandas）を好きな名前で使うことができます。 したがって、この記述により「pandas」を「pd」という名前で使うことができます。 エラーにならず、インポートが完了しました。 s1 = pd.Series([90,78,65,87,72]) s1 それでは、Seriesの作成方法を3つ説明します。 1つめは、リストを用いて、Seriesを作る方法です。 s1という変数を書いて、イコール、pd、Seriesを書きます。 そして、引数の中に、リストを書いて、適当なデータを書きます。 リストの詳細については、「Python超入門コース リスト」をご覧ください。右上にカードがでているはずです。 右上にカードが表示されます。 それでは、実行してみましょう。 左側がindexで、右側がデータ部分です。整数型であることがわかります。 data = [90, 78, 65, 87, 72] リストを変数に入れてから、Seriesを作るとコードがすっきりします。 s1 = pd.Series(data) s1 変数をSeriesの丸括弧の中に記述します。 実行してみます。 表示されましたね。 import numpy as np 2つめは、Numpyを使ってSeriesを作る方法です。 まず、NumPyをインポートしてから始めます。 NumPyとは、Pythonのライブラリで、高速にリストの計算をするためのライブラリのことです。 このNumPyをもとにSeiresを作ることができます。 ここでも「as」を書いて、「numpy」を「np」という名前で使えるようにします。 インポートします。 これで、Numpyを使えるようになりました。 ※続きは文字書き起こしブログで ▼文字書き起こしブログ https://kino-code.com/pandas_course_series/ #Seriesの使い方 #PythonとPandas #PandasでSeries操作 ▼お仕事のお問い合わせ キノコードでは、仕事の自動化の開発業務&コンサルティング業務のみを現在受け付けております。 お問い合わせ先かTwitterのDMか、「キノコードトップページ→概要」にあるメールアドレスまでお問い合わせください。