Pandas DataFrameの作成
Pandas DataFrameは、Pythonのデータ分析ライブラリPandasの主要なデータ構造です。以下に、Pandas DataFrameの作成方法を示します。
まず、Pandasライブラリをインポートします。
import pandas as pd
次に、Pythonの辞書を使用してDataFrameを作成します。各キーが列の名前を表し、それぞれの値がその列のデータを表します。
data = {
'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
'列2': [0, 0, 1, 0, 1],
'列3': [0, 1, 0, 0, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)
これで、以下のようなDataFrameが作成されます。
列1 列2 列3
0 1 0 0
1 2 0 1
2 3 1 0
3 4 0 0
4 5 1 1
このDataFrameは、次のステップで列内のゼロを数えるために使用します。この例では、’列2’と’列3’にゼロが含まれています。これらの列でゼロを数える方法を次のセクションで説明します。
列内のゼロを数える方法1: Series.sum()の使用
PandasのSeries.sum()メソッドは、列内の数値の合計を計算します。このメソッドを使用して、列内のゼロを数えることができます。具体的には、まず列内の各値がゼロであるかどうかを示すブール値（TrueまたはFalse）の新しいSeriesを作成します。次に、この新しいSeriesのTrueの数（つまり、元の列のゼロの数）を数えます。
以下に、この手順を示します。
まず、列内の各値がゼロであるかどうかを示すブール値の新しいSeriesを作成します。
is_zero = df['列2'] == 0
これで、以下のような新しいSeriesが作成されます。
0 True
1 True
2 False
3 True
4 False
Name: 列2, dtype: bool
次に、この新しいSeriesのTrueの数を数えます。
num_zeros = is_zero.sum()
これで、’列2’内のゼロの数が得られます。
この方法は、列内のゼロを迅速に数えるための効率的な方法です。ただし、この方法は数値列にのみ適用可能であり、文字列や日付などの非数値列には適用できません。非数値列でゼロを数えるには、他の方法を使用する必要があります。これについては、次のセクションで説明します。
列内のゼロを数える方法2: Series.value_counts()の使用
PandasのSeries.value_counts()メソッドは、列内の各値の出現回数を数えます。このメソッドを使用して、列内のゼロを数えることができます。
以下に、この手順を示します。
まず、Series.value_counts()メソッドを使用して、’列2’内の各値の出現回数を数えます。
value_counts = df['列2'].value_counts()
これで、以下のような新しいSeriesが作成されます。
1 2
0 3
Name: 列2, dtype: int64
この新しいSeriesでは、インデックスが元の列の値を表し、値がその出現回数を表します。したがって、’列2’内のゼロの数は、新しいSeriesの0の値、つまり3になります。
この方法は、列内の任意の値の出現回数を迅速に数えるための効率的な方法です。また、この方法は数値列だけでなく、文字列や日付などの非数値列にも適用できます。ただし、この方法は列内のゼロが存在しない場合、ゼロの出現回数を正しく数えることができません。これについては、次のセクションで説明します。
列内のゼロを数える方法3: Series.count()の使用
PandasのSeries.count()メソッドは、列内の非欠損値の数を数えます。このメソッドを使用して、列内のゼロを数えることはできません。しかし、このメソッドは、列内の欠損値（NaN）を除外した値の数を数えるために使用できます。
以下に、この手順を示します。
まず、Series.count()メソッドを使用して、’列2’内の非欠損値の数を数えます。
num_values = df['列2'].count()
これで、’列2’内の非欠損値の数が得られます。
ただし、この方法は列内のゼロを数えるためには使用できません。ゼロは有効な値であり、欠損値ではないため、Series.count()メソッドはゼロを数えません。列内のゼロを数えるには、前述の方法（Series.sum()メソッドまたはSeries.value_counts()メソッドの使用）を使用する必要があります。