Pandas DataFrame の set_axis メソッド：軸ラベル変更の強力なツール

Pandas DataFrame の set_axis メソッド：分かりやすい解説

pandas.DataFrame.set_axis メソッドは、DataFrame の軸ラベル（インデックスや列名）を変更するために使用されます。これは、データフレームの構造を整理したり、特定の分析ニーズに合わせてカスタマイズしたりする際に役立ちます。

基本的な使い方

df.set_axis(labels, axis=0, inplace=False, copy=True)

• labels: 新しい軸ラベルのリストまたはIndexオブジェクト
• axis: 変更する軸。0は行、1は列を表します。
• inplace: Trueの場合、元のDataFrameオブジェクトを変更します。Falseの場合、新しいDataFrameオブジェクトを返します。
• copy: Trueの場合、データのコピーを作成します。Falseの場合、元のデータフレームのインデックス/列オブジェクトを直接変更します。

例：行ラベルの変更

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行ラベルを新しいリストに変更
new_labels = ['a', 'b', 'c']
df = df.set_axis(new_labels, axis=0)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

例：列ラベルの変更

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 列ラベルを新しいリストに変更
new_labels = ['X', 'Y', 'Z']
df = df.set_axis(new_labels, axis=1)

# 結果
   X  Y  Z
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

その他のオプション

• axis パラメータを使用して、変更する軸を指定できます。
• inplace パラメータを使用して、元のDataFrameオブジェクトを変更するか、新しいオブジェクトを返すかを指定できます。
• copy パラメータを使用して、データのコピーを作成するか、元のデータフレームのインデックス/列オブジェクトを直接変更するかを指定できます。

応用例

• データフレームの構造を整理する
• 特定の分析ニーズに合わせてデータフレームをカスタマイズする
• データフレームの視覚化を改善する

注意事項

• inplace=True を使用すると、元のDataFrameオブジェクトが変更されます。
• copy=False を使用すると、元のデータフレームのインデックス/列オブジェクトが直接変更されます。

pandas.DataFrame.set_axis メソッドは、DataFrame の軸ラベルを変更する強力なツールです。このメソッドを理解することで、データフレームをより効率的かつ効果的に操作することができます。

Pandas DataFrame の set_axis メソッド：サンプルコード集

1 リストによる行ラベルの変更

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行ラベルを新しいリストに変更
new_labels = ['a', 'b', 'c']
df = df.set_axis(new_labels, axis=0)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

2 インデックスオブジェクトによる行ラベルの変更

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新しいインデックスオブジェクトを作成
new_index = pd.Index(['a', 'b', 'c'])

# 行ラベルを新しいインデックスオブジェクトに変更
df = df.set_axis(new_index, axis=0)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

列ラベルの変更

1 リストによる列ラベルの変更

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 列ラベルを新しいリストに変更
new_labels = ['X', 'Y', 'Z']
df = df.set_axis(new_labels, axis=1)

# 結果
   X  Y  Z
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

2 インデックスオブジェクトによる列ラベルの変更

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 新しいインデックスオブジェクトを作成
new_index = pd.Index(['X', 'Y', 'Z'])

# 列ラベルを新しいインデックスオブジェクトに変更
df = df.set_axis(new_index, axis=1)

# 結果
   X  Y  Z
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

inplace オプションの利用

1 inplace=True による元のDataFrameオブジェクトの変更

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行ラベルを新しいリストに変更
new_labels = ['a', 'b', 'c']
df.set_axis(new_labels, axis=0, inplace=True)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

# 元のDataFrameオブジェクトが変更されていることを確認
df is not df.copy()

2 inplace=False による新しいDataFrameオブジェクトの作成

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行ラベルを新しいリストに変更
new_labels = ['a', 'b', 'c']
df_new = df.set_axis(new_labels, axis=0, inplace=False)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

# 元のDataFrameオブジェクトは変更されていないことを確認
df is not df_new

copy オプションの利用

1 copy=True によるデータのコピー

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行ラベルを新しいリストに変更
new_labels = ['a', 'b', 'c']
df_new = df.set_axis(new_labels, axis=0, copy=True)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

# 元

Pandas DataFrame の軸ラベル変更：その他の方法

rename メソッドは、軸ラベルの名前を変更するために使用できます。

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行ラベルの名前を変更
df = df.rename(index={'0': 'a', '1': 'b', '2': 'c'})

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

# 列ラベルの名前を変更
df = df.rename(columns={'A': 'X', 'B': 'Y'})

# 結果
   X  Y
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

loc 属性を使用して、軸ラベルを直接変更できます。

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行ラベルを変更
df.loc['a'] = df.loc[0]
df.loc['b'] = df.loc[1]
df.loc['c'] = df.loc[2]
df = df.drop([0, 1, 2])

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

# 列ラベルを変更
df.columns = ['X', 'Y']

# 結果
   X  Y
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

assign メソッドを使用して、新しい軸ラベルを含む新しいDataFrameを作成できます。

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新しい行ラベルのリストを作成
new_labels = ['a', 'b', 'c']

# 新しいDataFrameを作成
df = df.assign(index=new_labels)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

Index コンストラクタを使用して、新しいインデックスオブジェクトを作成し、それを set_axis メソッドに渡すことができます。

# 元のDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新しいインデックスオブジェクトを作成
new_index = pd.Index(['a', 'b', 'c'])

# 行ラベルを変更
df = df.set_axis(new_index, axis=0)

# 結果
#   A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

これらの方法はそれぞれ異なる利点と欠点があります。どの方法を使用するかは、特定のニーズと状況によって異なります。

set_axis メソッド以外にも、Pandas DataFrame の軸ラベルを変更するにはいくつかの方法があります。これらの方法を理解することで、データフレームをより効率的かつ効果的に操作することができます。