Pandas DataFrame の積 | Python データ分析

はじめに

Pandas の DataFrame.product() メソッドは、DataFrame 内の値の積を求めるために使用されます。インデックスまたは列軸に沿って適用でき、Series または DataFrame を返します。

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。

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、操作の検証は自動化できません。

学習中に問題がある場合は、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。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL pandas(("Pandas")) -.-> pandas/ReadingDataGroup(["Reading Data"]) python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataAnalysisGroup(["Data Analysis"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_csv("Read CSV") python/FunctionsGroup -.-> python/build_in_functions("Build-in Functions") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/handle_missing_values("Handling Missing Values") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/standard_libraries("Common Standard Libraries") pandas/DataAnalysisGroup -.-> pandas/basic_statistics("Basic Statistics") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills pandas/read_csv -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} python/build_in_functions -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} python/importing_modules -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} python/standard_libraries -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} pandas/basic_statistics -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} python/data_collections -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} python/data_analysis -.-> lab-68701{{"Pandas DataFrame の積のメソッド"}} end

必要なライブラリをインポートして DataFrame を作成する

まず、pandas ライブラリをインポートして、DataFrame である df_1 を作成しましょう。

#importing pandas as pd
import pandas as pd

#creating the DataFrame
df_1=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
print("------The DataFrame is---------")
print(df_1)

インデックス軸に沿った積を求める

インデックス軸に沿った積を求めるには、DataFrame.product() メソッドで axis=0 を設定します。

print("---------------------------------")
print(df_1.product(axis=0))

列軸に沿った積を求める

列軸に沿った積を求めるには、DataFrame.product() メソッドで axis=1 を設定します。

print("---------------------------------")
print(df_1.product(axis=1))

積の計算に null 値を含める

デフォルトでは、DataFrame.product() メソッドは null または欠損値を除外します。それらを含めるには、メソッド内で skipna=False を設定します。

print("---------------------------------")
print(df_1.product(axis=1, skipna=False))

まとめ

この実験では、Pandas の DataFrame.product() メソッドを使って DataFrame 内の値の積を求める方法を学びました。インデックスと列軸に沿ってそれを適用する方法、および計算に null 値を含めるか除外するかの方法を見ました。このメソッドは、DataFrame の値に対して数学的な計算を行う際に便利です。