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。
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