Python-pandas-introduction-to-data-structures

データ構造の概要

パンダは、次の3つのデータ構造を扱います-

• シリーズ
• DataFrame
• パネル

これらのデータ構造はNumpy配列の上に構築されているため、高速です。

寸法と説明

これらのデータ構造を考える最良の方法は、高次元のデータ構造が低次元のデータ構造のコンテナーであることです。 たとえば、DataFrameはSeriesのコンテナであり、PanelはDataFrameのコンテナです。

Data Structure	Dimensions	Description
Series	1	1D labeled homogeneous array, sizeimmutable.
Data Frames	2	General 2D labeled, size-mutable tabular structure with potentially heterogeneously typed columns.
Panel	3	General 3D labeled, size-mutable array.

2次元以上の配列を作成して処理するのは退屈な作業であり、関数を記述するときにデータセットの方向を考慮するのはユーザーの負担となります。 しかし、Pandasデータ構造を使用すると、ユーザーの精神的な労力は軽減されます。

たとえば、表形式のデータ（DataFrame）では、軸0と軸1ではなく、インデックス（行）と*列*を考える方が意味的に役立ちます。

ミュータビリティ

すべてのPandasデータ構造は値可変であり（変更可能）、シリーズを除きすべてサイズ可変です。 シリーズはサイズ不変です。

注-DataFrameは広く使用されており、最も重要なデータ構造の1つです。 パネルの使用はずっと少なくなります。

シリーズ

シリーズは、同種のデータを持つ構造のような1次元配列です。 たとえば、次のシリーズは整数10、23、56、…のコレクションです

10

23

56

17

52

61

73

90

26

72

キーポイント

• 同種データ
• サイズ不変
• 可変データの値

DataFrame

DataFrameは、異種データを含む2次元配列です。 例えば、

Name	Age	Gender	Rating
Steve	32	Male	3.45
Lia	28	Female	4.6
Vin	45	Male	3.9
Katie	38	Female	2.78

この表は、組織の営業チームのデータと全体的なパフォーマンス評価を表します。 データは行と列で表されます。 各列は属性を表し、各行は人を表します。

列のデータ型

4列のデータ型は次のとおりです-

Column	Type
Name	String
Age	Integer
Gender	String
Rating	Float

キーポイント

• 異種データ
• サイズ変更可能
• 可変データ

パネル

パネルは、異種データを含む3次元データ構造です。 パネルをグラフィカルに表現するのは困難です。 ただし、パネルはDataFrameのコンテナーとして示すことができます。

キーポイント

• 異種データ
• サイズ変更可能
• 可変データ