【Pandas】PandasのSeries型の使い方 その2 - Seriesの参照 -
Seriesの参照にはindexとvalueどちらか一方のみを参照する方法と、両方を参照する方法があります。
また、Seriesの一部だけを参照することも可能です。
この方法も2つあって、一つは範囲を指定するもの。もう一つはインデックスで指定するもの。
indexとvalue(データ)どちらか一方のみを参照する方法
indexのみを参照する方法
indexを参照するには series.indexとします。
import pandas as pd labels = ["a型", "b型", "o型", "ab型"] number = [10, 5, 8, 3] # 生成 series = pd.Series(data=number, index=labels) print(series.index)
結果
Index(['a型', 'b型', 'o型', 'ab型'], dtype='object')
Indexの配列と、タイプが表示されました。
value(データ)のみを参照する方法
valueを参照するには series.valuesとします
import pandas as pd labels = ["a型", "b型", "o型", "ab型"] number = [10, 5, 8, 3] # 生成 series = pd.Series(data=number, index=labels) print(series.values)
結果
[10 5 8 3]
データが表示され、こちらはタイプは表示されませんでした。
index、valusの部分抽出
それぞれ一部分を抽出して参照することも可能です。以下のようにします。
// index参照
series.index[抽出開始位置：抽出終了位置 + 1]//values参照
series.values[抽出開始位置：抽出終了位置 + 1]
位置は0から開始する点に注意です。
import pandas as pd labels = ["a型", "b型", "o型", "ab型"] number = [10, 5, 8, 3] # 生成 series = pd.Series(data=number, index=labels) series_labels = series.index series_number = series.values # series_labels[0] print(series_labels[0]) # series_labels[0:3] print(series_labels[0:3]) # series_number[0] print(series_number[0]) # series_number[1:4] print(series_number[1:4])
結果
# series_labels[0]
a型# series_labels[0:3]
Index(['a型', 'b型', 'o型'], dtype='object')# series_number[0]
10# series_number[1:4]
[5 8 3]
indexとvalueの両方を参照する方法
範囲を指定して参照する。
範囲を指定する場合は以下のようにします。
series[抽出開始位置：抽出終了位置 + 1]
こちらも位置は0から開始する点に注意です。
import pandas as pd labels = ["a型", "b型", "o型", "ab型"] number = [10, 5, 8, 3] series = pd.Series(data=number, index=labels) # 0:4指定 print(series[0:4]) # 0:3指定 print(series[0:3]) # 1:3指定 print(series[1:3]) # 1:2指定 print(series[1:2]) # 1:4指定 print(series[1:4]) # :3指定 print(series[:3])
結果
# 0:4指定
# 全てが表示されている
a型 10
b型 5
o型 8
ab型 3
dtype: int64# 0:3指定
# 最後のab型を除いて表示されている
a型 10
b型 5
o型 8
dtype: int64# 1:3指定
b型 5
o型 8
dtype: int64# 1:2指定
b型 5
dtype: int64# 1:4指定
b型 5
8
ab型 3
dtype: int64# :3指定
# 1:3と指定した場合と同じ結果
a型 10
b型 5
o型 8
dtype: int64
インデックスを指定して参照する。
インデックス（今回の例でいうと「a型」「b型」「o型」「ab型」）を指定すると、それに対応するvalue(データ)を取得できます。
複数指定も可能です。
import pandas as pd labels = ["a型", "b型", "o型", "ab型"] number = [10, 5, 8, 3] series = pd.Series(data=number, index=labels) # 全て指定 print(series[["a型","b型","o型","ab型"]]) # a型のみ指定 print(series[["a型"]]) # a型以外を指定 print(series[["b型","o型","ab型"]]) # a型とo型を指定 print(series[["a型","o型"]])
結果
# 全て指定
a型 10
b型 5
o型 8
ab型 3
dtype: int64# a型のみ指定
a型 10
dtype: int64# a型以外を指定
b型 5
o型 8
ab型 3
dtype: int64# a型とo型を指定
a型 10
o型 8
dtype: int64
Series型の参照方法をまとめました。
気になることがあれば追記します。
