Pandasの概要とSeriesとは何かについて説明します　no.1

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こんにちは。

まゆみです。

今回の記事ではデータ分析などに便利なライブラリーPandasについて書いていきます

Pandasはとても便利なライブラリーなので、1記事に書く分量を小分けにしながら、シリーズで記事を書いていこうと思います。

今回の記事は第1回目の記事になります


この記事を読めば

<ul>
<li>Pandasライブラリーの概要</li>
<li>PandasのSeriesとは？(DataFrameとの違い)</li>
<li>ライブラリーのインポートの仕方(エイリアスとは？)</li>
<li>PythonのデータをSeriesにしてみる</li>

</ul>

以上のことが分かります

IDEはjupyter notebook を使っていきますね。

#Pandasでできることの1例
Pandasでできることを言葉で説明する前に、どんなことができるのか実際に実行して見てみましょう。


例えば、<font color="Red">PandasにはCSVファイルを読み込むという機能</font>があります。

しかもただ読み込むだけではなく、綺麗にフォーマットした状態にして表示してくれます。

下記のようなCSVファイルを作りました。(データ内容は私が勝手に書いた架空の物なのでよろしくお願いします<(_ _)>)


![スクリーンショット 2021-03-11 102830.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1011305/babe7b53-f813-b42c-4696-3469279de3d6.jpeg)

ちょっと見にくいCSVファイルがPandasライブラリーを使うと

下記のようになります

![スクリーンショット 2021-03-11 103012.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1011305/0dac65a7-b5b8-ad5d-a4dc-2419df4b2ed8.jpeg)

CSVファイルの1行目をちゃんと<font color="Red">コラム名として勝手に認識してくれて</font>、綺麗に見やすくフォーマットしてくれました。

Pandasがデータ分析に必須のアイテムであることがうなずけますね。

#PandasのSeriesとは？
Pandas のSeries について書く前に、Pandasの基本となるデータストラクチャーについて書いていきます。

>![スクリーンショット 2021-03-11 104301.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1011305/b2268a46-e907-540e-2ac7-7e550858d57e.jpeg)
引用元：pandas ドキュメント

Pandasでは、SeriesとDataFrame が基本となるデータストラクチャーとして使われています。


![本文を追加 (2).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1011305/acdfecbe-840d-d255-62ea-7529dbb9956d.png)

>DataFrame = データ全体

>Serieds = 縦の線で区切られた１つ１つのコラム


と認識すれば大丈夫です。

エクセルシートで例えれば、1ページ全体がDataFrameで、縦の列がSeries です。

DataFrame とSeries では使えるメソッドなども変わってくるので、これらの違いはきちんと把握しておいてくださいね。


#Pandasをimport する

```
import pandas as pd
```

いつもと同じようにライブラリーをインポートしてください。


インポートの方法には色々ありますが、<font color="Red">今回は『エイリアス』と呼ばれる方法</font>でインポートしました。

エイリアスとは別名やニックネームという意味です。

例えば、pandas ライブラリーを使うたびに

```
pandas.(メソッド名)
```
と書くより

```
pd.(メソッド名)
```

と書く方が、手間が省けるという利点があります。

<font color="Red">『pd という名前でpandas をインポートする』</font>ということですね。

pd にあたる部分はあなたの好きにつけても大丈夫なのですが、(例えば　『import pandas as pizza』など) やはり『pd』と習慣に従って書いた方が、他の人があなたのコードを見た時にも何をしているのか分かりやすいと思います。


#PythonのリストをpandasのSeriesで表示する

pandasのSeries とはエクセルシートで言うところの縦の1列だということは先ほどお伝えしました。

エクセルシートの１つ１つのセルに数字でもテキストでも書けるように、<font color="Red">pandas のSeries も数字でもテキストでも扱うことができます。</font>


pythonの２つのリストから(１つは、文字列でできたリストでもう１つは数値でできたリスト)それぞれ、Seriesを作ってみました。

![スクリーンショット 2021-03-11 111527.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1011305/aedaf2aa-42bb-b030-af9c-ec338d15a94e.jpeg)

それぞれのコードの結果の一番下に書かれているdtypeはdata type の略です。

object は文字列で作ったSeries であり、intは数値で作ったSeries ということになります。

##Pythonの辞書もSeries で表せるの？

先ほどは、Pythonのリストを見やすいSeriesの形で表示させました。

もし<font color="Red">Pythonの辞書型のデータをkey とvalue を隣り合わせに表示</font>してくれたら便利ですよね？

はい、そのような事もPandas には可能です。

![スクリーンショット 2021-03-11 113805.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1011305/2a396fcb-88ce-6879-7a9a-93a113ce5e49.jpeg)

先ほどと同じ手順で

```
pd.Series(Pythonの辞書型データ)
```

とすれば、

key の横にそのkey に対応するvalue を表示する形で表示されます



PandasのSeries に書き換えたデータは

```
dict_series = pd.Series(dictionary)
```

というように変数に代入することももちろんできます。

#まとめ

今回の記事では、

Pandas ライブラリーの概要と、その根幹となるデータストラクチャーであるSeries について少し書かせていただきました。

次回の記事では、Seriesのデータに使えるアトリビュートについて解説していこうと思います。

どうぞ、お楽しみにっ！