こんにちは、JS2IIUです。個人的には、CSVをDataFrameに読み込む、の次によく使う方法がリストをDataFrameに変換する方法です。今回もよろしくお願いします。
はじめに
この記事では、PythonのPandasライブラリを使って、リスト型のデータからDataFrameを作成する方法を解説します。リストをDataFrameに変換することで、表形式でデータを管理・分析しやすくなります。今回は、次の2つのケースについて、具体的なコード例を交えながら説明します。
- 複数のリストを組み合わせてDataFrameを作成する場合
- 一つの行のデータがリストになっている場合
順を追って見ていきましょう。
1. 複数のリストを組み合わせてDataFrameを作成
まず、複数のリストがあり、それぞれがDataFrameの異なるカラムとして扱われる場合の例です。例えば、namesというリストには名前が、citiesというリストには都市名が格納されているとします。
import pandas as pd
# サンプルデータ：名前と都市のリスト
names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
cities = ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston"]
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame({"Name": names, "City": cities})
# 結果表示
print(df)実行結果
Name City
0 Alice New York
1 Bob Los Angeles
2 Charlie Chicago
3 David Houston説明
pd.DataFrame()関数に辞書形式でリストを渡します。辞書のキーがカラム名、値がカラムのデータとなります。namesとcitiesのリストが、それぞれDataFrameのNameとCityカラムとして割り当てられています。
この方法を使うと、複数のリストから簡単にDataFrameを構築でき、各リストの要素が対応するカラムに割り当てられます。
別記事にて、辞書型からDataFrameを作る方法を説明しました。こちらの記事もあわせて読んでいただくと、同じ考え方でDataFrameを組み立てていることがわかると思います。
2. 一つの行がリストになったデータをDataFrameに変換
次に、リストの各要素が1つの行としてDataFrameを作成する場合の例です。この場合、DataFrameの行データとして使用したい情報がリスト形式でまとめられています。
import pandas as pd
# サンプルデータ：各行がリストになったデータ
data = [
["Alice", 25, "Engineer"],
["Bob", 30, "Doctor"],
["Charlie", 35, "Artist"]
]
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(data, columns=["Name", "Age", "Occupation"])
# 結果表示
print(df)実行結果
Name Age Occupation
0 Alice 25 Engineer
1 Bob 30 Doctor
2 Charlie 35 Artist説明
- 複数のリストを持つリスト
dataを渡すと、各内側のリストが1行としてDataFrameに変換されます。 columns引数にカラム名をリストで指定することで、各列の内容を明確に表示できます。
この方法は、複数のデータセットがそれぞれ1行にまとまっている場合に非常に役立ちます。
まとめ
- 複数のリストを組み合わせる場合: 複数のリストを辞書形式でDataFrameに渡し、それぞれのカラムに対応するよう設定します。
- 一つの行がリストになっている場合: 複数のリストを含むリストをDataFrameに渡し、
columnsで各列の名前を指定する。
このようにPandasを使用すると、リストから効率的にDataFrameを生成し、データを整理して表示することが可能です。
参考リンク
以下は、この記事の内容に役立つPandas関連の参考リンクです。Pandasの公式ページやドキュメントを含む、役立つウェブサイトを紹介します。
- Pandas公式サイト: Pandasの概要や、ダウンロードリンク、利用例が掲載されています。
- Pandas Documentation: Pandasの公式ドキュメント。関数やメソッドの詳細な説明、使い方が記載されています。
- 10 Minutes to Pandas: Pandas初心者向けの短時間での基本的な使い方を紹介しているガイド。
- Pandas DataFrame Guide – W3Schools: W3SchoolsによるPandas DataFrameに関する解説ページ。基礎的なDataFrame操作が学べます。
- Real Python – Pandas Tutorials: Real PythonによるPandasのチュートリアル集。様々なデータ操作の例が豊富に紹介されています。
- DataCamp – Introduction to Pandas: DataCampの初心者向けチュートリアル。Pandasの基本操作が学べます。
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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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