Pandas DataFrame の keys メソッド

はじめに

この実験では、PythonのpandasライブラリのDataFrame.keys()メソッドについて学びます。keys()メソッドは、DataFrameからインデックスまたは列名を取得するために使用されます。このメソッドの構文と使用例を見ていきましょう。

VMのヒント

VMの起動が完了したら、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。

時々、Jupyter Notebookが読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証は自動化できません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション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。

pandasライブラリのインポート

まず、構造化データを扱うためのデータ構造とデータ分析ツールを提供するpandasライブラリをインポートする必要があります。

import pandas as pd

DataFrameの作成

次に、pd.DataFrame()関数を使ってDataFrameを作成しましょう。データパラメータとして辞書を渡し、キーを列名、値を対応するデータとします。

df = pd.DataFrame({"A": [0, 1], "B": [3, 4], "C": [0, 1], "D": [3, 4]})
print("The DataFrame is:")
print(df)

出力:

The DataFrame is:
   A  B  C  D
0  0  3  0  3
1  1  4  1  4

DataFrame.keys()メソッドの使用

次に、DataFrame.keys()メソッドを使ってDataFrameの列名を取得しましょう。結果を変数に代入して表示することで、列名を確認できます。

keys = df.keys()
print(keys)

出力:

Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')

インデックス情報の取得

DataFrame.keys()メソッドを使って、DataFrameのインデックス（行ラベル）を取得することもできます。インデックス付きの別のDataFrameを作成し、このメソッドを使ってインデックス情報を取得しましょう。

df = pd.DataFrame({"Name": ["Navya", "Vindya"], "Age": [25, 24], "Education": ["M.Tech", "Ph.d"]}, index=['index_1', 'index_2'])
print("The DataFrame is:")
print(df)
keys = df.keys()
print(keys)

出力:

The DataFrame is:
        Name  Age Education
index_1  Navya   25    M.Tech
index_2 Vindya   24      Ph.d
Index(['Name', 'Age', 'Education'], dtype='object')

まとめ

この実験では、pandasライブラリのDataFrame.keys()メソッドについて学びました。このメソッドを使うと、DataFrameのインデックス（行ラベル）や列名を取得できます。このメソッドを使えば、DataFrameのインデックスや列に簡単にアクセスして操作することができます。