【Python】df(DataFrame)とは？基本的な使い方やデータ操作について解説

Pythonのdf（DataFrame）はpandasライブラリが提供する2次元のデータ構造で、行と列を持つテーブル形式でデータを管理するオブジェクトです。データフレームは表計算ソフトのExcelやデータベースのテーブルと同様の構造を持ち、異なるデータ型（整数、浮動小数点数、文字列など）を同一のデータ構造内で混在して扱うことができます。

【dfの例】
import pandas as pd

data = {
    'name': ['田中', '佐藤', '鈴木'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['東京', '大阪', '名古屋']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

  name  age  city
0   田中   25    東京
1   佐藤   30    大阪
2   鈴木   35   名古屋

データフレームの各列は異なるデータ型を持つことが可能で、数値データと文字列データを同時に格納できる柔軟性があります。各行にはインデックス（デフォルトでは0から始まる連番）が自動的に割り当てられ、データの特定や操作時の参照に使用されます。

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データフレームを使用するためには、まずpandasライブラリをインポートして、辞書やリスト、外部ファイルなどからDataFrameオブジェクトを作成する必要があります。基本的な作成方法は辞書形式のデータをpd.DataFrame()コンストラクタに渡すことで、キーが列名、値がデータのリストとなります。

import pandas as pd

student_data = {
    'student_id': [1, 2, 3, 4],
    'score': [85, 92, 78, 88],
    'subject': ['数学', '英語', '国語', '理科']
}
df = pd.DataFrame(student_data)
print(df)

   student_id  score subject
0           1     85      数学
1           2     92      英語
2           3     78      国語
3           4     88      理科

リストのリストからデータフレームを作成する場合は各内側のリストが一行のデータを表し、列名はcolumnsパラメータで明示的に指定できます。外部ファイルからDataFrameを作成する場合は、pd.read_csv()やpd.read_excel()などの読み込み専用メソッドを使用します。

データフレームのデータ操作には多様なメソッドが提供されており、行や列の選択、フィルタリング、並び替え、集計などの処理を実行できます。列の選択はdf['列名']またはdf.列名の記法で行い、複数列を同時に選択する場合はリスト形式で列名を指定します。

import pandas as pd

sales_data = {
    'product': ['A', 'B', 'A'],
    'sales': [100, 150, 80],
    'profit': [20, 45, 16]
}
df = pd.DataFrame(sales_data)
filtered_df = df[df['sales'] >= 100]
print(filtered_df)

  product  sales  profit
0       A    100      20
1       B    150      45

条件に基づく行のフィルタリングはdf[条件式]の形式で記述し、複数の条件を組み合わせる場合は論理演算子（&、|、~）を使用します。データの集計処理ではgroupby()メソッドが中心的な役割を果たし、指定した列の値でグループ化してから各グループに対して統計関数を適用します。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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