pandas入門8_「Dataframeにおける階層indexの考え方」

こんにちは、ワタルです。

さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。

pandas入門第8回目、「Dataframeにおける階層indexの考え方」です。

今回の学習内容

今回は、階層的なindexを作る方法や、indexやcolumnsに名前を付ける方法について学んでいきます。

今回学ぶ関数

今回は、以下の関数について学びます。

dataframe.index.names = ['INDEX_1','INDEX_2'](indexに名前をつける)
dataframe.columns.names = ['Columns1','Columns2'](columunsに名前をつける)
dataframe.swaplevel('Columns1','Columns2',axis=1)(列方向の階層を逆にする)

おまじない

import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
from numpy.random import randn

#まずは、階層的なindexとcolumnsをもったdataframeをつくります

dframe = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
                    index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]],
                    columns=[['A','A','B','C'],['X','Y','Y','X']])
dframe
>>>

		A		B	C
		X	Y	Y	X
a	1	0	1	2	3
	2	4	5	6	7
b	1	8	9	10	11
	2	12	13	14	15

#階層的なindexに名前を付けてみます

#以下のように行の名前をつけます
dframe.index.names = ['INDEX_1','INDEX_2']

#以下のように行の名前をつけます
dframe.columns.names = ['Columns1','Columns2']

dframe

>>>

	Columns1	A		B	C
	Columns2	X	Y	Y	X
INDEX_1	INDEX_2
a	1	0	1	2	3
	2	4	5	6	7
b	1	8	9	10	11
	2	12	13	14	15

dataframe.swaplevel('Columns1','Columns2',axis=1)(列方向の階層を逆にする)

#階層構造を逆にすることができます。今回は列方向を逆にします

dframe.swaplevel('Columns1','Columns2',axis=1)

>>>

	Columns2	X	Y		X
	Columns1	A	A	B	C
INDEX_1	INDEX_2
a	1	0	1	2	3
	2	4	5	6	7
b	1	8	9	10	11
	2	12	13	14	15

今回は、少し短めでしたが、dataframeにおける階層的なindexを作る方法や、indexやcolumnsに名前を付ける方法について学びました。

お疲れ様でした！

それじゃー、また。