pandas.DataFrame: 複雑なデータフレームをすっきり操作！squeezeで1行1列を賢く圧縮

• 行が 1 つだけの DataFrame を Series に圧縮します。
• 列が 1 つだけの DataFrame を Series に圧縮します。
• 要素が 1 つだけの Series または DataFrame をスカラ値に圧縮します。

例

以下は、pandas.DataFrame.squeeze の使用方法の例です。

import pandas as pd

# 1 要素だけの Series
s = pd.Series([10])
print(s.squeeze())  # 10

# 1 列だけの DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['a'])
print(df1.squeeze())  # Series: a [0] = 1

# 1 行だけの DataFrame
df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], index=['row1'])
print(df2.squeeze())  # Series: row1 [0] = 1

# 複数の列と行を持つ DataFrame
df3 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'], index=['row1', 'row2'])
print(df3.squeeze())  # DataFrame: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

axis 引数

axis 引数を使用して、圧縮する軸を指定できます。デフォルトでは、すべての長さ 1 の軸が圧縮されます。

# 列を圧縮
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['a'])
print(df1.squeeze(axis=1))  # Series: 0 [0] = 1

# 行を圧縮
df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], index=['row1'])
print(df2.squeeze(axis=0))  # Series: a [0] = 1

drop 引数

drop 引数を True に設定すると、圧縮された軸のラベルが削除されます。

# 列を圧縮し、ラベルを削除
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['a'])
print(df1.squeeze(axis=1, drop=True))  # Series: [1, 2, 3]

用途

pandas.DataFrame.squeeze は、データ分析において、データフレームの形状を簡潔にするために役立ちます。例えば、1 行または 1 列のデータフレームを処理する場合、squeeze を使用して Series に変換することで、操作がより簡単になります。

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様々な形状の DataFrame を圧縮する

import pandas as pd

# 1 要素の Series
s = pd.Series([10])
print(s.squeeze())  # 出力: 10

# 1 列の DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['a'])
print(df1.squeeze())  # 出力: Series: a [0] = 1

# 1 行の DataFrame
df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], index=['row1'])
print(df2.squeeze())  # 出力: Series: row1 [0] = 1

# 複数の列と行を持つ DataFrame
df3 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'], index=['row1', 'row2'])
print(df3.squeeze())  # 出力: DataFrame: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

軸を指定して圧縮する

import pandas as pd

# 列を圧縮
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['a'])
print(df1.squeeze(axis=1))  # 出力: Series: 0 [0] = 1

# 行を圧縮
df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], index=['row1'])
print(df2.squeeze(axis=0))  # 出力: Series: a [0] = 1

ラベルを削除して圧縮する

import pandas as pd

# 列を圧縮し、ラベルを削除
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['a'])
print(df1.squeeze(axis=1, drop=True))  # 出力: Series: [1, 2, 3]

条件付きで圧縮する

import pandas as pd

# 条件に応じて Series または DataFrame を返す
def squeeze_if_single(df):
    if len(df.index) == 1 and len(df.columns) == 1:
        return df.squeeze()
    else:
        return df

# 複数の DataFrame に対して適用
data = [
    pd.DataFrame([[1]], columns=['a'], index=['row1']),
    pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['a', 'b']),
    pd.DataFrame([[1, 2, 3]], index=['row1', 'row2']),
]

for df in data:
    print(squeeze_if_single(df))

このコードは、squeeze_if_single 関数を使用して、DataFrame の形状に応じて squeeze を適用する方法を示しています。

import pandas as pd

# CSV ファイルから読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')

# 各列を個別に圧縮
for col in data.columns:
    data[col] = data[col].squeeze()

# 圧縮後の DataFrame を処理
print(data)

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Series.loc または DataFrame.loc を使用する

Series.loc または DataFrame.loc を使用して、特定の要素にアクセスし、必要に応じてスカラ値または Series に圧縮することができます。この方法は、squeeze よりも柔軟性が高く、複雑なインデックス構造を持つデータフレームを処理する場合に役立ちます。

例

import pandas as pd

# 1 要素の Series
s = pd.Series([10], index=['row1'])
print(s.loc['row1'])  # 出力: 10

# 1 列の DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['a'], index=['row1', 'row2'])
print(df1.loc['row1'])  # 出力: Series: a [0] = 1

# 1 行の DataFrame
df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df2.iloc[0])  # 出力: Series: 0 [a] = 1

利点

• 複雑なインデックス構造を処理できる
• 柔軟性が高い

欠点

• squeeze よりも冗長な記述になる場合がある

df.all() または df.any() を使用する

df.all() または df.any() を使用して、DataFrame 内のすべての値が True または False かどうかを確認し、それに基づいてスカラ値または Series に圧縮することができます。この方法は、ブール値データフレームを処理する場合に役立ちます。

例

import pandas as pd

# ブール値 DataFrame
df = pd.DataFrame([[True, False, True], [False, True, False]], columns=['a', 'b', 'c'])

# すべての値が True かどうかを確認
if df.all():
    result = df.squeeze()
else:
    result = df

print(result)  # 出力: Series: a [0] = True

利点

• ブール値データフレームを処理するのに役立つ

欠点

• squeeze よりも冗長な記述になる場合がある
• 数値データには適用できない

df.stack().unstack() を使用する

df.stack().unstack() を使用して、DataFrame を再構築し、必要な次元を圧縮することができます。この方法は、複雑な構造を持つデータフレームを処理する場合に役立ちます。

例

import pandas as pd

# 複雑な構造を持つ DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'], index=['row1', 'row2'])
print(df.stack().unstack('level_1'))  # 出力: Series: a [row1] = 1

利点

• 複雑な構造を持つデータフレームを処理できる

• 理解するのが難しい場合がある
• 他の方法よりも処理速度が遅い場合がある