Pandas Series の axes 属性とは？

Pandas Series の軸（axes）について

pandas.Series には axes 属性があり、これはシリーズの軸に関する情報を提供します。軸は、データの構造と解釈を理解する上で重要な役割を果たします。

軸の種類

Series には、デフォルトで 2 つの軸があります。

• 0 番目の軸: インデックス軸。データの行ラベルを表します。
• 1 番目の軸: 列軸。データの列ラベルを表します。

例

import pandas as pd

# Seriesの作成
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

# axes属性を確認
print(s.axes)

出力:

[Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object'), Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')]

上記の例では、s.axes は 2 つの要素を持つリストです。

• 最初の要素はインデックス軸で、['a', 'b', 'c'] という値を持つ Index オブジェクトです。
• 2 番目の要素は列軸で、[0, 1, 2] という値を持つ Int64Index オブジェクトです。

軸の操作

axes 属性は、データの構造を変更するために使用することができます。

例

# インデックス軸の変更
s.axes[0] = ['x', 'y', 'z']

# 列軸の変更
s.axes[1] = ['A', 'B', 'C']

# 結果を確認
print(s)

出力:

x  A    1
y  B    2
z  C    3

上記の例では、s.axes[0] を ['x', 'y', 'z'] に変更することで、インデックス軸を変更しました。同様に、s.axes[1] を ['A', 'B', 'C'] に変更することで、列軸を変更しました。

軸の追加

axes 属性を使用して、新しい軸を追加することもできます。

例

# 新しい軸を追加
s.axes[2] = ['d1', 'd2', 'd3']

# 結果を確認
print(s)

出力:

   A  B  C
x  d1  1  2
y  d2  2  3
z  d3  3  4

上記の例では、s.axes[2] に ['d1', 'd2', 'd3'] という値を持つ新しい軸を追加しました。

軸の削除

axes 属性を使用して、軸を削除することもできます。

例

# 軸を削除
del s.axes[2]

# 結果を確認
print(s)

出力:

   A  B  C
x  1  2  3
y  2  3  4
z  3  4  5

上記の例では、del s.axes[2] で 3 番目の軸を削除しました。

pandas.Series.axes 属性は、シリーズの軸に関する情報を提供します。軸は、データの構造と解釈を理解する上で重要な役割を果たします。axes 属性は、データの構造を変更するために使用することができます。

Pandas Series の axes 属性を使ったサンプルコード

軸の取得

import pandas as pd

# Seriesの作成
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

# axes属性を確認
print(s.axes)

[Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object'), Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')]

インデックス軸の変更

# インデックス軸の変更
s.axes[0] = ['x', 'y', 'z']

# 結果を確認
print(s)

出力:

x  1
y  2
z  3

列軸の変更

# 列軸の変更
s.axes[1] = ['A', 'B', 'C']

# 結果を確認
print(s)

出力:

A  B  C
x  1  2  3
y  2  3  4
z  3  4  5

新しい軸の追加

# 新しい軸を追加
s.axes[2] = ['d1', 'd2', 'd3']

# 結果を確認
print(s)

出力:

     A  B  C
x  d1  1  2  3
y  d2  2  3  4
z  d3  3  4  5

軸の削除

# 軸を削除
del s.axes[2]

# 結果を確認
print(s)

出力:

   A  B  C
x  1  2  3
y  2  3  4
z  3  4  5

特定の軸の値を取得

# インデックス軸の値を取得
print(s.axes[0])

# 列軸の値を取得
print(s.axes[1])

出力:

Index(['x', 'y', 'z'], dtype='object')
Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

特定の軸のラベルを取得

# インデックス軸のラベルを取得
print(s.axes[0].labels)

# 列軸のラベルを取得
print(s.axes[1].labels)

出力:

['x' 'y' 'z']
['A' 'B' 'C']

特定の軸の値を変更

# インデックス軸の値を変更
s.axes[0] = ['a', 'b', 'c']

# 列軸の値を変更
s.axes[1] = [1, 2, 3]

# 結果を確認
print(s)

出力:

a  1
b  2
c  3

特定の軸のラベルを変更

# インデックス軸のラベルを変更
s.axes[0].labels = ['x', 'y', 'z']

# 列軸のラベルを変更
s.axes[1].labels = ['A', 'B', 'C']

# 結果を確認
print(s)

出力:

x  A  1
y  B  2
z  C  3

軸の名前を取得

# インデックス軸の名前を取得
print(s.axes[0].name)

# 列軸の名前を取得
print(s.axes[1].name)

出力:

None
None

軸の名前を変更

# インデックス軸の名前を変更
s.axes[0].name = 'index'

# 列軸の名前を変更
s.axes[1].name = 'column'

# 結果を確認
print(s)

出力:

index  column
x        A      1
y        B      2
z        C      3

• axes 属性は、Series オブジェクトだけでなく、DataFrame オブジェクトでも使用できます。
• axes 属性は、データの構造を理解し、操作する上で非常に便利なツールです。

Pandas Series の軸（axes）を操作する他の方法

loc と iloc アクセサー

• loc アクセサーは、軸ラベルに基づいてデータを取得または設定するために使用できます。

例

import pandas as pd

# Seriesの作成
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

# locアクセサーを使ってインデックス 'b' の値を取得
print(s.loc['b'])

# ilocアクセサーを使ってインデックス 1 の値を取得
print(s.iloc[1])

出力:

2
2

index と columns 属性

• index 属性は、インデックス軸へのアクセスを提供します。
• columns 属性は、列軸へのアクセスを提供します。

例

# インデックス軸の値を変更
s.index = ['x', 'y', 'z']

# 列軸の値を変更
s.columns = ['A', 'B', 'C']

# 結果を確認
print(s)

出力:

x  A  1
y  B  2
z  C  3

rename_axis() メソッド

• rename_axis() メソッドは、軸の名前を変更するために使用できます。

例

# インデックス軸の名前を変更
s.rename_axis(index='index', columns='column', inplace=True)

# 結果を確認
print(s)

出力:

index  column
x        A      1
y        B      2
z        C      3

axes 属性以外にも、Pandas Series の軸を操作する方法はいくつかあります。これらの方法を理解することで、データの構造をより柔軟に操作することができます。