Pandas pd.Series() 関数

Pandas Series API マニュアル

pd.Series()Pandasライブラリの中核となる関数で、1次元配列（リストやNumPy配列に類似）を作成するために使用されますが、通常の配列よりも強力です。Series任意のデータ型（整数、文字列、浮動小数点数など）を格納でき、各要素には関連するインデックス（index）があり、データ操作がより柔軟になります。

pd.Series() の基本構文

pd.Series(data, index=None, dtype=None, name=None, copy=False)

パラメータの説明：

  1. dataデータ。リスト、辞書、NumPy配列などを指定できます。
  2. indexインデックス。データをラベル付けします。指定しない場合、デフォルトで0から始まります。
  3. dtypeデータ型。例えばint、float、strなど。
  4. nameSeriesの名前。通常、データを識別するために使用されます。
  5. copyデータをコピーするかどうか。デフォルトはFalse。

pd.Series() の使い方は？

例1：リストから Series を作成

例

import pandas as pd

# 簡単な Series を作成
data = [10, 20, 30, 40]
s = pd.Series(data)
print(s)

出力：

0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int64

説明：

  • データ[10, 20, 30, 40]Series に変換されます。
  • デフォルトのインデックスは0から始まります。

例2：インデックスを指定

例

# Series を作成し、インデックスを指定
data = [10, 20, 30, 40]
index = ['a', 'b', 'c', 'd']
s = pd.Series(data, index=index)
print(s)

出力：

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

説明：

  • インデックスが指定されます：['a', 'b', 'c', 'd']、デフォルトの0、1、2、3ではありません。

例3：辞書から Series を作成

例

# 辞書から Series を作成
data = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40}
s = pd.Series(data)
print(s)

出力：

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

説明：

  • 辞書のキーが自動的に Series のインデックスになり、値がデータになります。

例4：データ型を指定

例

# Series を作成し、データ型を浮動小数点数に指定
data = [10, 20, 30, 40]
s = pd.Series(data, dtype=float)
print(s)

出力：

0    10.0
1    20.0
2    30.0
3    40.0
dtype: float64

説明：

  • データ型が指定されています：float、そのためすべての値が浮動小数点数として表示されます。

Series の一般的な操作

1. データへのアクセス

インデックスを使用して Series のデータにアクセスできます。

例

s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s['b'])  # 出力：20

2. データの変更

インデックスを使用して Series のデータを変更できます。

例

s['b'] = 25
print(s)

出力：

a    10
b    25
c    30
d    40
dtype: int64

3. スライス操作

Series に対してスライス操作を行うことができます。

例

print(s['b':'d'])

出力：

b    25
c    30
d    40
dtype: int64

4. 数学演算

Series に対して数学演算を行うことができます。

例

print(s * 2)

出力：

a    20
b    50
c    60
d    80
dtype: int64

Pandas Series API マニュアル

その他の拡張