Pandasのメソッド説明　pandas.Series

2023年9月14日

PandasのSeriesは、1次元のデータ構造で、基本的なデータ型を持つ要素の配列を表します。SeriesはPandasライブラリの中でも非常に重要なデータ構造で、データフレーム内の単一の列や、独立したデータ列を操作するために使用されます。以下は、pandas.Seriesの主要な特徴と使い方の説明です。

python
import pandas as pd

# リストからSeriesを作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd.Series(data)

# Seriesの特徴:
# - インデックス: Seriesはインデックス（ラベル）を持ち、各要素に一意のラベルが付けられます。デフォルトでは0から始まる整数インデックスが使用されますが、独自のインデックスを指定することもできます。
# - データ型: 各要素は同じデータ型を持ちます。一般的には、整数、浮動小数点数、文字列、ブール値など、様々なデータ型をサポートします。
# - ベクトル化演算: NumPyと統合されており、ベクトル化演算をサポートしています。これにより、要素ごとの演算やフィルタリングなどの操作を高速に実行できます。

# Seriesの作成後、インデックスとデータを表示
print(s)

上記の例では、整数のリストを使用してSeriesを作成しました。Seriesはデータとインデックスのペアで構成され、データが[1, 2, 3, 4, 5]であり、デフォルトの整数インデックスが自動的に割り当てられています。

Seriesはデータの選択、フィルタリング、計算、可視化など、多くのデータ操作に使用されます。また、Seriesはデータフレームの列を取り出すための基本的な手段でもあり、データ分析や処理の基本的な要素の一つです。