Pandas の DataFrame.from_records メソッド

はじめに

Pandas の DataFrame.from_records() メソッドは、構造化されたまたはレコードの ndarray を DataFrame に変換するために使用されます。構造化された ndarray、タプルのシーケンス、または DataFrame から DataFrame オブジェクトを作成できます。

VM のヒント

VM の起動が完了した後、画面の左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

Jupyter Notebook の読み込みには数秒かかる場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題が発生した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション終了後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

必要なライブラリをインポートする

まず、pandas と numpy のライブラリをインポートして、後でコードで関数やメソッドを使用します。

import pandas as pd
import numpy as np

構造化された ndarray を作成する

次に、構造化された入力データを含む構造化された ndarray を作成します。この ndarray は、numpy.array 関数を使用して各フィールドのデータ型を指定することで作成できます。たとえば：

data = np.array([(3, 'a'), (2, 'b'), (1, 'c'), (0, 'd')], dtype=[('col_1', 'i4'), ('col_2', 'U1')])

ndarray を DataFrame に変換する

構造化された ndarray を DataFrame に変換するには、DataFrame.from_records() メソッドを使用します。このメソッドは、構造化された ndarray を入力データとして受け取り、DataFrame オブジェクトを返します。DataFrame オブジェクトを変数に代入することで、後で DataFrame にアクセスして操作できるようになります。たとえば：

df = pd.DataFrame.from_records(data)

DataFrame を表示する

結果を確認するために DataFrame を表示します。print() 関数を使用すると、DataFrame が表形式で表示されます。たとえば：

print(df)

まとめ

これらの手順に従えば、Pandas の DataFrame.from_records() メソッドを使って構造化された ndarray を DataFrame に変換できます。このメソッドは、構造化された入力データを扱う際に便利で、Pandas の強力な機能を使ってデータを簡単に操作および分析できます。