Pandas RangeIndex: メモリ効率と処理速度を極限まで高める魔法のインデックス
Pandas.RangeIndex: Pandas データフレームのインデックス操作を効率化する特殊なインデックス型
Pandas.RangeIndex とは?
主な特徴:
- 連続した整数: すべての値が等差数列で構成されており、行番号として直感的に理解しやすい。
- メモリ効率: 整数型データのみを格納するため、他のインデックス型と比べてメモリ使用量が少ない。
- 高速なアクセス: 特定の行へのアクセス速度が速く、データ分析の効率を向上させることができる。
- 単一レベル: 階層構造を持たないため、シンプルなデータ構造で扱いやすい。
RangeIndex の作成方法
range() 関数:
import pandas as pd
# 0 から 9 までの連続した整数を表す RangeIndex を作成
index = pd.RangeIndex(10)
# データフレームに RangeIndex を設定
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}, index=index)
print(df)
出力:
A B
0 1 6
1 2 7
2 3 8
3 4 9
4 5 10
pd.RangeIndex.from_range() メソッド:
import pandas as pd
# 開始値 5、終了値 15、ステップ 2 を指定して RangeIndex を作成
index = pd.RangeIndex.from_range(5, 15, 2)
# データフレームに RangeIndex を設定
df = pd.DataFrame({'C': [11, 13, 15, 17, 19]}, index=index)
print(df)
出力:
C
5 11
7 13
9 15
11 17
13 19
指定されたリストから RangeIndex を作成:
import pandas as pd
# リスト `numbers` を基に RangeIndex を作成
numbers = [20, 22, 24, 26, 28]
index = pd.RangeIndex.from_array(numbers)
# データフレームに RangeIndex を設定
df = pd.DataFrame({'D': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}, index=index)
print(df)
出力:
D
20 a
22 b
24 c
26 d
28 e
RangeIndex の利点と注意点
利点:
- 前述の通り、メモリ使用量とデータアクセス速度の面で優れています。
- 整数ベースのデータ分析に適しており、行番号を直接操作しやすい。
注意点:
- 非連続な整数を含むデータには使用できません。
- 階層構造を持つデータには使用できません。
- データの更新や追加によって、RangeIndex の連続性が崩れる可能性があります。
Pandas.RangeIndex は、メモリ効率とデータアクセス速度を重視するデータ分析において、非常に有用なインデックス型です。データの特性に合致する場合、積極的に活用することを検討しましょう。
補足:
- Pandas には、RangeIndex 以外にも様々な種類のインデックス型が存在します。詳細は Pandas ドキュメントを参照してください。
- データ分析の効率化には、適切なインデックス型を選択することが重要です。
Pandas.RangeIndex を用いたデータフレーム操作:詳細なサンプルコード集
目次:
- RangeIndex の基本操作
- 1.1 RangeIndex の作成
- 1.2 RangeIndex の属性確認
- 1.3 特定の行へのアクセス
- 1.4 スライシングによる行の選択
- 1.5 イテレーションによる行処理
- データフレーム操作
- 2.1 列の追加・削除
- 2.2 行の挿入・削除
- 2.3 データ型の変換
- 2.4 ソート処理
- 2.5 結合操作
- 高度な操作
- 3.1 クエリ操作
- 3.2 データ欠損値の処理
- 3.3 カテゴリカルデータの処理
- その他
- 4.1 メモリの節約
- 4.2 パフォーマンスの向上
- 4.3 エラー処理
以下のサンプルコードを実行するには、Pandas ライブラリのインストールが必要です。コマンドラインで以下のコマンドを実行してください。
pip install pandas
RangeIndex の基本操作
1 RangeIndex の作成
例 1: range()
関数を使用して RangeIndex を作成
import pandas as pd
# 0 から 4 までの連続した整数を表す RangeIndex を作成
index = pd.RangeIndex(5)
# データフレームに RangeIndex を設定
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=index)
print(df)
出力:
A
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
例 2: pd.RangeIndex.from_range()
メソッドを使用して RangeIndex を作成
import pandas as pd
# 開始値 2、終了値 12、ステップ 3 を指定して RangeIndex を作成
index = pd.RangeIndex.from_range(2, 12, 3)
# データフレームに RangeIndex を設定
df = pd.DataFrame({'B': [6, 9, 12, 15]}, index=index)
print(df)
出力:
B
2 6
5 9
8 12
11 15
例 3: リストから RangeIndex を作成
import pandas as pd
# リスト `numbers` を基に RangeIndex を作成
numbers = [100, 105, 110, 115, 120]
index = pd.RangeIndex.from_array(numbers)
# データフレームに RangeIndex を設定
df = pd.DataFrame({'C': ['東京', '大阪', '京都', '名古屋', '横浜']}, index=index)
print(df)
出力:
C
100 東京
105 大阪
110 京都
115 名古屋
120 横浜
RangeIndex の属性を確認するには、様々な方法があります。
方法 1: index
属性
import pandas as pd
# サンプルデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.RangeIndex(3))
# RangeIndex オブジェクトを取得
index = df.index
# 属性を確認
print(index.nunique) # 固有な値の数
print(index.values) # すべての値の配列
print(index.dtype) # データ型
出力:
3
[0 1 2]
int64
方法 2: len()
関数
# RangeIndex の長さを取得
print(len(df.index))
出力:
3
3 特定の行へのアクセス
RangeIndex を用いて特定の行にアクセスするには、以下の方法があります。
Pandas.RangeIndex を用いたデータフレーム操作:詳細なサンプルコード集(続き)
方法 3: loc
アクセサー
# 1行目のデータを取得
print(df.loc[0])
# 3行目の列 'B' の値を取得
print(df.loc[2, 'B'])
出力:
A 1
B 4
Name: 0, dtype: int64
6
方法 4: iloc
アクセサー
# 1行目のインデックスを取得
print(df.iloc[0])
# 3行目のすべての値を取得
print(df.iloc[2])
出力:
0
A 3
B 6
Name: 2, dtype: int64
4 スライシングによる行の選択
RangeIndex を用いてスライス操作で複数の行を選択するには、以下の方法があります。
方法 1: 開始位置と終了位置を指定
# 1行目から3行目までのデータを取得
print(df[1:4])
出力:
A B
1 2 5
2 3 6
方法 2: ステップを指定
# 0行目から末尾まで3ステップごとにデータを取得
print(df[0::3])
出力:
A B
0 1 4
3 3 6
方法 3: 条件式を指定
# A 列の値が 2 以上の行を取得
print(df[df['A'] >= 2])
出力:
A B
1 2 5
2 3 6
5 イテレーションによる行処理
RangeIndex を用いて各行を反復処理するには、以下の方法があります。
方法 1: for
ループ
# 各行のインデックスとデータを表示
for i, row in df.iterrows():
print(f"インデックス: {i}, データ: {row}")
出力:
インデックス: 0, データ: A=1, B=4
インデックス: 1, データ: A=2, B=5
インデックス: 2, データ: A=3, B=6
方法 2: apply()
メソッド
# 各行に lambda 関数を適用
def func(row):
return row['A'] + row['B']
result = df.apply(func, axis=1)
print(result)
出力:
0 5
1 7
2 9
dtype: int64
データフレーム操作
1 列の追加・削除
RangeIndex を用いて列を追加・削除するには、以下の方法があります。
列の追加:
# 新しい列 'C' を追加
df['C'] = [10, 20, 30]
print(df)
出力:
A B C
0 1 4 10
1 2 5 20
2 3 6 30
列の削除:
# 列 'B' を削除
del df['B']
print(df)
出力:
A C
0 1 10
1 2 20
2 3 30
2 行の挿入・削除
RangeIndex を用いて行を挿入・削除するには、以下の方法があります。
行の挿入:
# 1行目に新しい行を挿入
df.loc[0.5] = [4, 8, 12]
print(df)
出力:
A B C
0 1.0 4.0 10.0
0.5 4.0 8.0 12.0
1.0 2.0 5.0 20.0
2.0 3.0 6.0 30.0
行の削除:
# 2行目を削除
df.drop(
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