【Pandas】DataFrameの要素数をカウントする方法

こんにちは、JS2IIUです。ファイルなどから読み込んだDataFrameの大きさを確認する場面は多いと思います。要素数をカウントする方法はいくつかありますが、それぞれ特徴が異なります。うまく使い分けしていきましょう。今回もよろしくお願いします。

はじめに

Pandasは、Pythonでのデータ処理や分析を強力にサポートするライブラリです。本記事では、PandasのDataFrameやSeries内の要素数をカウントする方法について解説します。具体的には、以下の4つのメソッドや属性の違いと使い方を取り上げます。

• .size
• .shape
• len()
• .count()

これらは、データの総数や有効な値の数を確認する際に役立ちます。例えば、データのスケール感を把握したり、欠損値を考慮したデータの要素数をカウントしたりする場合に便利です。この記事を読むことで、状況に応じて適切な方法を選べるようになります。

各メソッド・属性の違いと使い方

1. .size

• 説明: DataFrame全体の要素数（行数×列数）を返します。
• 欠損値: 無視されず、単純に全てのセルをカウントします。

サンプルコード:

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, None]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("DataFrame:")
print(df)
print("\n.sizeの結果:", df.size)

結果:

DataFrame:
   A    B
0  1  4.0
1  2  5.0
2  3  NaN

.sizeの結果: 6

2. .shape

• 説明: DataFrameの形状（行数と列数のタプル）を返します。
• 欠損値: 無視されます。

サンプルコード:

print(".shapeの結果:", df.shape)
print("行数:", df.shape[0])
print("列数:", df.shape[1])

結果:

.shapeの結果: (3, 2)
行数: 3
列数: 2

3. len()

• 説明: DataFrameの行数を返します（列数ではありません）。
• 欠損値: 無視されます。

サンプルコード:

print("len()の結果:", len(df))

結果:

len()の結果: 3

4. .count()

• 説明: 各列ごとに欠損値を除いた有効な値の数をカウントします。
• 欠損値: 無視されます。

サンプルコード:

print(".count()の結果:")
print(df.count())

結果:

.count()の結果:
A    3
B    2
dtype: int64

使い分けのポイント

再掲

まとめ

この記事では、PandasのDataFrame内の要素数をカウントする4つの方法を紹介しました。それぞれの特性を理解し、目的に応じて使い分けることで効率的なデータ処理が可能になります。

参考

• Pandas Documentation – size
• Pandas Documentation – shape
• Pandas Documentation – count

Seriesの要素数カウントについては、こちらの記事を参考にして下さい。

【Pandas】Seriesの要素数をカウントする方法

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js2iiu.com

2024/11/19

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最後まで読んでいただきありがとうございます。73