DataFrameは2次元的なもので、行名列名をそれぞれ指定できます。 しかし、Seriesは1次元的なものであるためindex名しか指定できません。 そのため、index名をDataFrameの列名と指定することにしています。 ! Pythonの拡張モジュールPandasは、数表や時系列データを操作するためのデータ構造の分析と演算をすることができます。ここではPandasでSeriesを作る操作を学びます。Seriesは軸ラベルを持つのがNumPy配列との違いです。 DataFrame.apply 行または列全体を一度に処理します。 DataFrame.applymap 、 Series.apply 、および Series.map 1つで操作する 時間の要素。 Series.apply の機能には多くの重複があります および Series.map 、ほとんどの場合 pandas.DataFrame, Seriesを辞書に変換（to_dict） pandasで要素、行、列に関数を適用するmap, applymap, apply; pandas.DataFrame, SeriesとPython標準のリストを相互に変換 『Pythonデータサイエンスハンドブック』は良書（NumPy, pandasほか） pandas.DataFrameにおけるビューとコピー このページでは、Pandas を使ってデータフレームを作成する方法を紹介します。 Series (1 次元の値のリスト) を作成する pd.Series() を用いて、1 次元のリスト (Series, シリーズと呼ばれます) を作成します。 PandasのDataFrameとSeriesを順位付けするrankメソッドの使い方 . pandas.DataFrameとpandas.Seriesの違いは、構造の違いにありました。 1次元のpandas.Seriesを使用するメリットには、シンプルな構造で扱いやすい点があると思います。 記述するコードの量が少なくなるのも良いですね。 関連情報 【Python入門】pandasでlocとilocを使って値を取得する; … pandas.DataFrame, pandas.SeriesとPython標準のリスト型listは相互に変換できる。ここでは以下の内容について説明する。リスト型listをpandas.DataFrame, pandas.Seriesに変換データのみのリストの場合データとラベル（行名・列名）を含むリストの場合 データのみのリストの場合 データとラベル（行名・列 … pandasのSeriesはDataFrameの1カラムを表し、DataFrameはsqlのテーブルをpythonでそのまま扱えるので、簡易的な(探索的な)分析におけるデータの可視化時に便利。 だと思いました。 特に情報がまとまっていた参照元 NumPy 配列の基礎 — 機械学習の Python との出会い この記事を書いた人. 二次元データを表すpandas.DataFrameと一次元データを表すpandas.Seriesを相互に変換する方法を説明する。便宜上「変換」という言葉を使っているが、正しくは、pandas.DataFrameの列や行をpandas.Seriesとして取得したり、pandas.Seriesをもとにpandas.DataFrameを生成したりする処理とな … ヨロ 機械学習エンジニア. さっそく、DataFrameを色々な方法で作ってみましょう。 繰り返しになりますが、DataFrameはindex、columns、dataの構成です。 これらのデータがあれば、 DataFrameが作れます。 このデータを与え方の違いによって作り方が異なります。 dataframeの右端に、年齢+1のカラム「next_year_Age」ができました。 リストの場合はmap(関数, リスト)という関数形式でコードを書きますが、pandasのSeriesに対しては、Series.map(関数)というメソッド形式でコードを書きます。 PythonのPandasにおけるSeriesの使い方を初心者向けに解説した記事です。Seriesの作成方法や、要素の抽出、追加、削除、インデックスの利用方法など、Seriesについてはこれだけを読んでおけば良いよう、徹底的に解説しています。 SeriesのDataFrame化とSeriesの結合 Tableau tutorial python True／False／None US keyboard Cheat Sheet Upload package to PyPI By twine Vagrantで立ち上げたVMにSCPでファイル転送 argparseのサブコマンドからのdispatchと PandasにはSeriesとDataFrameという2つのデータ構造が存在しています。 今回はこの2つのデータ構造の違いとは何かを重点的に解説します。 この記事の目標 ・Pandsに2つの構造があることの理解 ・2つの構造の違いを理解 その他Pythonの記事は以下にまとめています!