まあ別にいいのですが、処理の途中で行数が変わったり列を追加したりすると、対処が面倒になります。Pandasで書かれたコードに、同じデータフレームに繰り返し再代入する記述スタイルが多いのはこのあたりが理由なのだろうと思います。 一方Polarsですが、 pl.col を用いると操作しているデー...
df4=pd.DataFrame({"B":["B2","B3","B6","B7"],"D":["D2","D3","D6","D7"],"F":["F2","F3","F6","F7"],},index=[2,3,6,7],)result=pd.concat([df1,df4],axis=1) 同じことをjoin='inner'で行うと、 result=pd.concat([df1,df4],axis=1,join="inner") 最後に、元...
この記事では、Pandas の DataFrame で複数の列に関数を適用する方法を紹介します。全てのコード例で以下と同じ DataFrame を使用します。 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame([[5,6,7,8],[1,9,12,14],[4,8,10,6]],columns=["a","b","c","d"]) ...
指定した列の値によるソート インデックスによるソート また昇順、降順のいずれも指定することができます。 Seriesもソートについては一部制限があるものの、ほぼDataFrameと同じです。よって、ここではDataFrameで例を確認していきます。 例として、あるストアの売上情報(一部)を格納するDatafr...
列のインデックス番号は下図のように1列目が0から開始します。今回は1列目をインデックスとして読み込んでみます。 Python df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0) 1 df=pd.read_excel('data.xlsx',index_col=0) 列名を直接指定しても同じ結果になります。
df_1とdf_2の要素はデフォルトで同じインデックスを持つため、ValueErrorを生成します。このエラーを回避するには、verify_integrityのデフォルト値、つまりverify_integrity = Falseを使用します。 コード例:異なる列でDataFrameを追加 別の列でDataFrameを追加すると、この列が結果のDataFrameに追加され...
Pandasは、CSV、JSON、SQLなどのフォーマットからデータをロードすることができ、(SQLテーブルと同じように)行と列を含む構造化オブジェクトであるデータフレームを作成します。 分散処理をサポートしていないので、増大するデータをサポートするために追加の馬力を必要とした際には、常にリ...
しかし、コードを見るとinplaceがTrueである場合は 関数が追加で実装される上に、inplaceがTrueでもFalseでも 内部的に変数が設定されるため、メモリ使用量はあまり変わらずパフォーマンスについては低下するように思えます。 4. パフォーマンスに関する検証 ...