pandasを使ったデータ変換入門

2024年6月18日

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1. はじめに

今回は、Pythonのpandasライブラリを使用してデータを効率的に変換する方法について解説します。特に、関数やマッピングを用いたデータ変換に焦点を当て、理解しやすいように具体例を交えて説明します。

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2. pandasの基本

pandasはデータ操作と解析のための強力なライブラリです。まずは、pandasをインストールし、データフレームを作成する方法を見ていきましょう。

# pandasのインストール
!pip install pandas

# pandasのインポート
import pandas as pd

# サンプルデータフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [10, 20, 30, 40]
})
print(df)

このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが表示されます

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3. 関数を用いたデータ変換

pandasのapplyメソッドを使うと、カスタム関数をデータフレームに適用できます。以下に、列の値を平方する関数の例を示します。

# 列'A'の各要素を平方する関数
def square(x):
    return x ** 2

# applyメソッドを用いて関数を適用
df['A'] = df['A'].apply(square)
print(df)

このコードを実行すると、列Aの各要素が平方され、以下のようなデータフレームが表示されます

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4. マッピングを用いたデータ変換

カテゴリデータを数値に変換するには、mapメソッドが便利です。以下の例では、色を数値にマッピングしています。

# 新しいサンプルデータフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'Color': ['red', 'blue', 'green', 'blue', 'red']
})

# カテゴリデータを数値にマッピング
color_mapping = {
    'red': 1,
    'blue': 2,
    'green': 3
}

df['Color'] = df['Color'].map(color_mapping)
print(df)

このコードを実行すると、色が数値に変換され、以下のようなデータフレームが表示されます

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5. 実践例

次に、実際のデータセットを用いて、データの読み込みから変換、結果の確認までを行います。以下の例では、CSVファイルを読み込み、特定の列を変換します。

# pandasのインポート
import pandas as pd

# データの読み込み
data = pd.read_csv('sample_data.csv')

# 関数を適用して新しい列を作成
data['new_column'] = data['existing_column'].apply(lambda x: x * 2)
print(data.head())

このコードを実行すると、existing_columnの各要素が2倍され、new_columnに新しい値が追加されたデータフレームが表示されます。これにより、データの変換がどのように実際のプロジェクトで使用されるかを学ぶことができます。

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