Python Pandas入門：index.shapeで基になるデータの形状（タプル）を取得する方法

Pandasにおいて、インデックスの基になるデータの形状（shape）をタプルとして取得するには、index.shapeプロパティを使用します。このプロパティは、データの次元数と各次元のサイズを表すタプルを返します。

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

次に、文字列のリストからPandasのインデックスを作成します。

index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane'])

インデックスの表示

作成したインデックスを表示して確認しましょう。

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

データの形状をタプルとして取得

index.shapeプロパティを使って、基になるデータの形状をタプルとして出力します。

print("\nA tuple of the shape of underlying data...\n",index.shape)

サンプルコード

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# インデックスの作成
index = pd.Index(['Car','Bike','Truck','Car','Airplane'])

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

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

# 基になるデータの形状をタプルとして取得
print("\nA tuple of the shape of underlying data...\n",index.shape)

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...
Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Car', 'Airplane'], dtype='object')

Array...
['Car' 'Bike' 'Truck' 'Car' 'Airplane']

A tuple of the shape of underlying data...
(5,)

解説

この例では、5つの要素（'Car'、'Bike'、'Truck'、'Car'、'Airplane'）を持つ1次元のインデックスを作成しています。index.shapeは(5,)というタプルを返し、これは「1次元のデータで要素数が5個」であることを意味します。

なお、index.valuesプロパティを使用すると、インデックス内のデータをNumPy配列として取得できることも確認できます。shapeプロパティは、DataFrameやSeriesなど他のPandasオブジェクトでも同様に利用でき、データ分析の際にデータ構造を素早く把握するのに役立ちます。