Python pandasでDataFrameとSeriesを変換する方法

Pythonのpandasライブラリを使用して、pandas.DataFrameとpandas.Seriesを相互に変換する方法について解説します。

pandasのDataFrameとSeriesを相互に変換する方法を教えて下さい。

DataFrameとSeriesの違いは、DataFrameはテーブル形式のデータであり、Seriesは1列のデータです。
pandasライブラリを使用して、DataFrameからSeries、またはSeriesからDataFrameに変換する方法を説明しましょう。

DataFrameをSeriesに変換する方法

DataFrameは、複数の列からなる2次元のデータ構造であり、Seriesは、1つの列からなる1次元のデータ構造です。DataFrameからSeriesに変換する場合は、DataFrameの列をSeriesとして抽出する必要があります。

単一の列を持つDataFrameからSeriesを作成する場合は、以下のように、DataFrameの対象の列を指定することでSeriesを作成することができます。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

# col1列をSeriesとして抽出
series = df['col1']

複数の列を持つDataFrameからSeriesを作成する場合は、以下のように、DataFrameから複数の列を選択してSeriesとして抽出することができます。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

# col1列とcol2列をSeriesとして抽出
series = df[['col1', 'col2']]

Seriesに変換した後は、Seriesとしての各種操作が可能になります。例えば、Seriesに対して平均値を求めるなどの操作が可能です。

SeriesをDataFrameに変換する方法

SeriesをDataFrameに変換する方法について解説します。

Seriesは、1つの列からなる1次元のデータ構造であり、DataFrameは、複数の列からなる2次元のデータ構造です。SeriesからDataFrameに変換する場合は、pandas.DataFrame()関数を使用することで変換することができます。

SeriesからDataFrameに変換するには、以下のように、Seriesを引数としてpandas.DataFrame()関数を呼び出します。

import pandas as pd

# Seriesを作成
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# SeriesをDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(series, columns=['col1'])

上記の例では、Seriesを作成し、columnsパラメータを使用してDataFrameの列名を指定しています。Seriesのインデックスは、自動的にDataFrameのインデックスとして設定されます。

Seriesから複数の列を持つDataFrameに変換する場合は、以下のように、Seriesから列とインデックスを取得して、pandas.DataFrame()関数でDataFrameを作成します。

import pandas as pd

# Seriesを作成
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# SeriesからDataFrameに変換
df = pd.DataFrame({'col1': series.index, 'col2': series.values})

上記の例では、Seriesからindex属性を使用してインデックスを取得し、values属性を使用して列の値を取得しています。pandas.DataFrame()関数で列名を指定してDataFrameを作成しています。

SeriesからDataFrameに変換することで、DataFrameの各種操作が可能になります。例えば、DataFrameに対して行列の変換や列の追加などの操作が可能です。

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