Python Pandas - Indexオブジェクトから一意の値の出現回数を含むSeriesを返す方法

PandasのIndexオブジェクトから一意の値（ユニークな値）の出現回数を含むSeriesを取得するには、index.value_counts()メソッドを使用します。このメソッドは、各一意の値がIndex内に何回出現するかを集計したSeries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

Indexオブジェクトの作成

Pandasのインデックスを作成します。ここでは、重複を含む整数値のリストを使用しています。

index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

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)

value_counts()で一意の値をカウント

value_counts()メソッドを呼び出すことで、各一意の値の出現回数を取得できます。

print("\n一意の値の出現回数を取得...\n", index.value_counts())

完全なサンプルコード

以下に、これまでの手順をまとめた完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# Pandasインデックスを作成
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

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

# インデックス内の要素数を返す
print("\nインデックスの要素数...\n", index.size)

# データのdtype（データ型）を返す
print("\ndtypeオブジェクト...\n", index.dtype)

# 一意の値の出現回数を取得
print("\n一意の値の出現回数...\n", index.value_counts())

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([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30], dtype='int64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
int64

Get the count of unique values...
50   2
110  2
90   2
10   1
70   1
30   1
dtype: int64

実行結果のポイント

• 50、110、90はそれぞれ2回出現しているため、カウントは「2」となっています。
• 10、70、30は1回しか出現していないため、カウントは「1」です。
• 結果のSeriesは、出現回数の多い順（降順）に並べ替えられて返されます。
• 要素数はindex.sizeで9個、データ型はint64であることも確認できます。

このように、value_counts()メソッドを使えば、Indexオブジェクト内の値の分布を簡単に把握できます。データ分析において、カテゴリカルデータの出現頻度を調べたい場合などに非常に便利な機能です。