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【Pandas】データの先頭を確認するhead()メソッドの使い方

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こんにちは、JS2IIUです。

大きなDataFrameを扱う際に、部分的に表示させてプログラムの動作をチェックしたい時、データの内容を見たい時などに使えるhead()メソッドを取り上げます。大量のデータを扱っている方に向けた記事です。よろしくお願いします。

はじめに

Pandasはデータ分析やデータ処理において欠かせないPythonのライブラリです。データを扱う際、最初にデータの全体像を掴むことは非常に重要です。データセットがどのような形式で構成されているのか、値に欠損がないか、どのようなカラムが存在するのかを簡単に確認するための便利な方法として、Pandasの.head()メソッドが活躍します。

この記事では、.head()メソッドと、データの末尾を確認するための.tail()メソッドについて解説します。また、表示する行数を指定する方法や、どのような場面で役立つかについても具体例を交えながら説明します。

.head()と.tail()を使ったデータの確認

PandasのDataFrameやSeriesオブジェクトに含まれるデータの一部を表示するために、以下のメソッドを使用します。

  1. .head(n=5)
    データの先頭からn行を表示します。デフォルトでは最初の5行が表示されます。
  2. .tail(n=5)
    データの末尾からn行を表示します。こちらもデフォルトでは最後の5行が表示されます。

これらのメソッドを活用することで、データセット全体を読み込むことなく、必要な部分だけを効率よく確認できます。

サンプルコード

以下に具体的なコード例を示します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve", "Frank", "Grace"],
    "Age": [24, 27, 22, 32, 29, 25, 31],
    "City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston", "Phoenix", "Philadelphia", "San Antonio"],
}

# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(data)

# データの先頭5行を確認
print("データの先頭:")
print(df.head())

# データの末尾3行を確認
print("\nデータの末尾:")
print(df.tail(3))

コードの解説

  1. サンプルデータの作成
    data辞書を定義し、Name、Age、Cityの3列を持つ小規模なデータセットを用意しました。これを基にDataFrameを作成します。
  2. .head()の使用
    df.head()を使用することで、データの先頭5行がデフォルトで出力されます。.head()に引数を指定しない場合、常に最初の5行が表示されます。
  3. .tail(n=3)の使用
    df.tail(3)はデータの末尾3行を表示します。このように、head()やtail()ではn引数で表示する行数を調整可能です。必要な部分だけを確認したいときに便利です。

結果

上記のコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

データの先頭:
      Name  Age           City
0    Alice   24      New York
1      Bob   27  Los Angeles
2  Charlie   22       Chicago
3    David   32       Houston
4      Eve   29       Phoenix

データの末尾:
      Name  Age           City
4      Eve   29       Phoenix
5    Frank   25  Philadelphia
6    Grace   31  San Antonio

.head()と.tail()が役立つ場面

  1. データ確認: データの先頭や末尾を確認することで、データセットの構造や内容を素早く把握できます。
  2. 大規模データの取扱い: 数百万行に及ぶデータセットを全て表示するのは非効率的です。必要な部分だけを簡潔に確認できるのが.head()と.tail()の強みです。
  3. 欠損値や異常値の発見: データの中にある欠損値や異常値を見つけるための初期ステップとして有効です。

参考リンク

この記事を参考に、Pandasを使ったデータ確認作業をスムーズに進めてください！

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Pandasについて詳しく知りたいかた、もっと使いこなしたい方におすすめの本です。数年前に購入しましたが、今も手元に置いて時々見返しています。

「pandasクックブック Pythonによるデータ処理のレシピ」Theodore Petrou著、黒川利明訳。

最後まで読んでいただきありがとうございます。73

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