Python Pandas - 基になるデータの次元数を取得する方法（index.ndim プロパティ）

Pandas の Index オブジェクトにおいて、基になるデータの次元数を取得するには、index.ndim プロパティを使用します。ndim は「number of dimensions（次元数）」の略で、Index オブジェクトは常に1次元のデータ構造であるため、このプロパティは 1 を返します。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

インデックスの作成

pd.Index() を使ってインデックスを作成します。

index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

インデックスの表示

作成したインデックスを表示します。

print("Pandas Index...\n", index)

データの次元数を取得

ndim プロパティを使って、基になるデータの次元数を取得します。

print("\n次元数を返します...\n", index.ndim)

完全なサンプルコード

以下に、Index オブジェクトのさまざまな属性を確認するコード例を示します。

import pandas as pd

# インデックスを作成
index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

# インデックスを表示
print("Pandas Index...\n", index)

# インデックス内のデータを表す配列を返す
print("\n配列...\n", index.values)

# 基になるデータの形状を表すタプルを返す
print("\n基になるデータの形状のタプル...\n", index.shape)

# データのバイト数を取得
print("\nバイト数を返します...\n", index.nbytes)

# データの次元数を取得
print("\n次元数を返します...\n", index.ndim)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Pandas Index...
Int64Index([15, 25, 35, 45, 55], dtype='int64')

配列...
[15 25 35 45 55]

基になるデータの形状のタプル...
(5,)

バイト数を返します...
40

次元数を返します...
1

ポイントの解説

この例では、以下の重要な属性を確認できます。

values：インデックスのデータを NumPy 配列として返します。
shape：データの形状をタプルで返します。この例では要素が5個の1次元配列なので (5,) となります。
nbytes：データが占有するメモリのバイト数を返します。int64 型は1要素あたり8バイトなので、5要素で40バイトになります。
ndim：基になるデータの次元数を返します。Pandas の Index は常に1次元構造であるため、結果は必ず 1 になります。

ndim プロパティは、DataFrame（2次元）や Series（1次元）など、他の Pandas オブジェクトと次元数を比較・確認する際にも役立ちます。