Pandas DataFrame – 河内・水簾洞

実行例は「saka.mokumoku」の「Google Colabotry」環境に保存してある

１．作成方法

　リスト、ディクショナリ、NumPyのndarray、CSVファイル等の
　　　ファイルに格納された情報をDataFrameに取り込む

　pd.DataFrame(data = 格納するデータ, index = 行名, columns = 列名)

２．DataFrameの作成

　（１）リストからの作成
　　　リストに文字列を設定し、引数として渡す

import pandas as pd
list1=["a1","a2","a3"]
pd.DataFrame(data=list1)

　（２）NumPyで作成した配列から、DataFrameを作成する

import numpy as np
arr1 = np.array([[1,2,3], [21,22,23], [31,32,33]])
pd.DataFrame(data=arr1)

　（３）辞書からDataFrameを作成する
　　　辞書のキーと合わせて、列単位でデータを設定していく

dict1=dict(Row1=[1,21,31], Row2=[2,22,32], Row3=[3,23,33])
pd.DataFrame(data=dict1)

　（４）インデックスや列名を指定してDataFrameを作成する
　　　list1に3行3列のリスト、引数dataにlist1を設定する
　　　index1にインデックス、引数indexにindex1を渡す
　　　columns1に列名、引数columnsにリストcolumns1を渡す

list1=[[1,2,3], [21,22,23], [31,32,33]]
index1 = ["Row1", "Row2", "Row3"]
columns1 =["Col1", "Col2", "Col3"]
pd.DataFrame(data=list1, index=index1, columns=columns1)

３．DataFrameへの追加・削除

　（１）行を追加する
　　　最初にデータを準備する

list2 = [["P001", "iPhone 8 64GB", 85000],
         ["P002", "iPhone X 256GB", 130000],
         ["P003", "iPhone SE 32GB", 37000]]
columns2 = ["Product ID", "Product Name", "Price (JPY)"]
df1 = pd.DataFrame(data=list2, columns=columns2)
df1

　　　追加するデータ

df2 = pd.DataFrame(data = [["P004", "iPhone 7 32GB", 10000]], 
                   columns = columns2)
df2

　　　追加処理
　　　　　True・・・index番号を振り直す
　　　　　False・・・index番号はそのまま残る

　　　　　axis=0・・・行（index）を対象とする
　　　　　axis=1・・・列（columns）を対象とする

df1 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, axis=0)
df1

df1 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=False, axis=0)
df1

　（２）列を追加する

　注意点は、追加する行の数を合わせること

df1["Screen Size (in.)"] = [4.7, 5.8, 4, 4.7]
df1

　（３）行を削除する

　引数inplaceが必要
　　　True・・・実行結果が保存され置き換わる
　　　False・・・実行結果が保存されない

df1.drop([2, 3], inplace = True)
df1

（４）列を削除する

　　　axis=0・・・行（index）を対象とする
　　　axis=1・・・列（columns）を対象とする

df1.drop("Screen Size (in.)",axis=1,inplace=True)
df1