PandasのDataFrameで1列だけを抽出したいとき、意図せずSeriesになってしまって後続処理で扱いづらいケースがしばしばあります。
1列だけをDataFrameとして抽出することもできるので、どうすればSeriesになってどうすればDataFrameとして抽出できるのかを確認していきたいと思います。
検証用DataFrame
以下のようなDataFrameを用意して、1列抽出をしていきます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [10, 11, 12], 'B': [0.0, 0.1, 0.2], 'C': ['a', 'b', 'c']})
>>
A B C
0 10 0.0 a
1 11 0.1 b
2 12 0.2 c
type(df)
>> pandas.core.frame.DataFrame単一列を抽出してSeriesとなるケース
まずはDataFrameから単一列を抽出したときにSeriesとなるケースです。
列名をそのまま指定した場合にはSeriesとして抽出されます。
df["A"]
>>
0 10
1 11
2 12
Name: A, dtype: int64
type(df["A"])
>> pandas.core.series.Seriesまた、locやilocを使って単一列をそのまま指定して抽出した場合もSeriesとなります。
df.loc[:,"A"]
>>
0 10
1 11
2 12
Name: A, dtype: int64
type(df.loc[:,"A"])
>> pandas.core.series.Series
df.iloc[:, 0]
>>
0 10
1 11
2 12
Name: A, dtype: int64
type(df.iloc[:, 0])
>> pandas.core.series.Series列名を.（ドット）でつなげてそのまま指定することもできます。この場合もSeriesとなります。
df.A
>>
0 10
1 11
2 12
Name: A, dtype: int64
type(df.A)
>> pandas.core.series.Series単一列を抽出してDataFrameとなるケース
続いては単一列を抽出するときにDataFrameとしてそのまま抽出する方法です。
抽出列を配列として指定することで、DataFrameとして抽出することができます。
df[["A"]]
>>
A
0 10
1 11
2 12
type(df[["A"]])
>> pandas.core.frame.DataFramedf[]で指定する要素として、要素数１の配列[“A”]を指定しています。
loc、ilocについても同様です。
df.loc[:,["A"]]
>>
A
0 10
1 11
2 12
type(df.loc[:,["A"]])
>> pandas.core.frame.DataFrame
df.iloc[:, [0]]
>>
A
0 10
1 11
2 12
type(df.iloc[:, [0]])
>> pandas.core.frame.DataFramePythonでデータサイエンスするなら
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まとめ
DataFrameから単一列を抽出した場合にSeriesとなる場合とDataFrameとなる場合の抽出方法を紹介しました。
後続処理に合わせてどちらの型で抽出するかを考慮する必要があるので、適切な形でデータを整形してください。
ではでは👋
