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。
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