Pandasで空のDataFrameを作成する方法
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- Rajiv Chandra
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データサイエンティストとして、データセットとの作業は日常茶飯事です。データセットは、CSV（カンマ区切り値）ファイル、JSON（JavaScript Object Notation）ファイル、SQL（Structured Query Language）データベース、または外部API（アプリケーションプログラミングインターフェース）の形式で提供されます。データセットがあれば、パターンや洞察を抽出するために取り組む必要があります。それには、様々なツールとライブラリを使用し、Pandasがそのうちの一つです。
Pandasは、データの操作と分析に広く使用されるPythonのライブラリで、データのクリーニング、変換、および可視化に使いやすいインタフェースを提供します。Pandasの主要なコンポーネントはDataFrame、Series、およびIndexです。この記事では、DataFrameに焦点を当て、Pandasで空のDataFrameを作成する方法を学びます。
Pythonでデータ可視化を素早く行うには？
PyGWalkerは、Jupyter Notebookベースの環境内でデータ分析や可視化のワークフローを高速化するのに役立つオープンソースのPythonプロジェクトです。
PyGWalker (opens in a new tab) は、Pandas Dataframe(またはPolars Dataframe)をvisual UIに変換し、変数をドラッグ・アンド・ドロップして簡単にグラフを作成できます。以下のコードを使って簡単に実行できます。
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)すぐにPyGWalkerをオンラインノートブックで実行できます：
そしてGitHubで⭐️をください！
| Kaggle NotebookでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab) | Google ColabでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab) | PyGWalkerに⭐️を与える (opens in a new tab) |
|---|---|---|
 (opens in a new tab) |  (opens in a new tab) |  (opens in a new tab) |
DataFrameとは何ですか？
DataFrameは、ポテンシャルに異なるタイプの列を持つ2次元のラベル付きデータ構造です。スプレッドシートまたはSQLテーブルに類似しており、データが表形式で組織されます。行と列から構成され、各行がレコードを表し、各列がそのレコードの機能または属性を表します。DataFrameは、整数、浮動小数点数、文字列、さらには他のPandasデータ構造など、様々なタイプのデータを保持できる汎用的なデータ構造です。フィルタリング、スライシング、結合、集計などの操作が可能です。
空のDataFrameが必要な理由
空のDataFrameは、行も列もないDataFrameです。後でデータを入力するか、データを追加するために、空のDataFrameを作成することが時々役立ちます。たとえば、異なるソースからデータをDataFrameに格納する場合、ProductID、ProductName、ProductDescription、Priceなどの列を持つ空のDataFrameを作成し、それに異なるソースからデータを埋め込むことができます。
空のDataFrameを作成する方法
Pandasで空のDataFrameを作成する方法は様々あります。ここでは3つの方法をカバーします：
方法1：DataFrame()コンストラクタを使用する
空のDataFrameを作成する最も簡単な方法は、DataFrame()コンストラクタを使用することです。このコンストラクタは、列と行がない空のDataFrameを返します。以下に例を示します：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
print(df)出力：
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []上記から、データフレームdfには列も行もありません。列を追加するには、df.columnsに列名のリストを割り当てるだけです。たとえば：
df.columns = ['ProductID', 'ProductName', 'ProductDescription', 'Price']
print(df)出力：
Empty DataFrame
Columns: [ProductID, ProductName, ProductDescription, Price]
Index: []これで、4つの列を持つ空のデータフレームが作成されました。
方法2：dict()コンストラクタを使用する
空のデータフレームを作成する2番目の方法は、dict()コンストラクタを使用することです。 この方法では、空の辞書を作成し、それをデータフレームに変換します。ここに例を示します。
import pandas as pd
data = dict(ProductID=[], ProductName=[], ProductDescription=[], Price=[])
df = pd.DataFrame(data)
print(df)出力：
Empty DataFrame
Columns: [ProductID, ProductName, ProductDescription, Price]
Index: []前の方法と同様に、df.columnsに列名のリストを割り当てることで列を追加できます。
方法3：from_dict()メソッドを使用する
空のデータフレームを作成する3番目の方法は、from_dict()メソッドを使用することです。この方法は、空のリストの辞書からデータフレームを作成します。ここに例を示します。
import pandas as pd
data = {'ProductID': [], 'ProductName': [], 'ProductDescription': [], 'Price': []}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)出力:
Empty DataFrame
Columns: [ProductID, ProductName, ProductDescription, Price]
Index: []また、df.columnsに列名のリストを割り当てることで、列を追加できます。
DataFrameが空であるかどうかを確認する方法
DataFrameが空であるかどうかを確認したい場合があります。DataFrameのempty属性を使用することで、これを行うことができます。この属性は、DataFrameが空である場合はTrueを返し、そうでない場合はFalseを返します。以下は例です。
import pandas as pd
data = {'ProductID': [1, 2, 3], 'ProductName': ['A', 'B', 'C'], 'ProductDescription': ['Desc1', 'Desc2', 'Desc3'], 'Price': [10.0, 20.0, 30.0]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.empty) # False
empty_df = pd.DataFrame()
print(empty_df.empty) # True出力:
False
Trueこの例では、最初にデータを持つDataFrame dfを作成します。次に、empty属性を使用して、DataFrameが空であるかどうかを確認します。dfにデータが含まれているため、df.emptyはFalseを返します。
次に、最初の方法を使用して、空のDataFrame empty_dfを作成し、再びempty属性を使用して、そのDataFrameが空であるかどうかを確認します。これはTrueを返します。
結論
空のDataFrameを作成することは、データ分析でよく行われる操作です。この記事では、Pandasでさまざまな方法を使用して空のDataFrameを作成する方法を学びました。また、DataFrameが空であるかどうかを確認する方法についても学びました。これで、Pandas DataFrameを実験し、データ分析スキルを向上させることができます。