【Python】Pandasのデータをセット（set）に型キャストする方法

Pandasの列データをセット（set）に変換したい場合は、Python組み込みのset()関数を使用します。セットに変換することで重複した値が自動的に除去され、和集合や積集合などの集合演算も簡単に行えるようになります。

まずは、サンプルとして使用するDataFrameを作成しましょう。

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'],
      "Zone": ['North', 'South', 'South', 'East', 'West', 'East', 'North']
   }
)

このDataFrameには「EmpName」（従業員名）と「Zone」（地域）の2つの列があります。次に、それぞれの列をset()でセットに型キャストし、|演算子を使って2つのセットの和集合（ユニオン）を求めてみます。

set(dataFrame.EmpName) | set(dataFrame.Zone)

完全なコード例

以下が、最初から最後まで実行できる完全なコードです。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'],
      "Zone": ['North', 'South', 'South', 'East', 'West', 'East', 'North']
   }
)

print("DataFrame ...\n", dataFrame)

# Pandasの列をSetに型キャストし、和集合を求める
print("\nTypecast Pandas into Set...\n", set(dataFrame.EmpName) | set(dataFrame.Zone))

出力結果

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。

DataFrame ...
    EmpName   Zone
0      John   North
1       Ted   South
2     Jacob   South
3  Scarlett   East
4       Ami   West
5       Ted   East
6  Scarlett   North

Typecast Pandas into Set...
{'Ami', 'East', 'North', 'West', 'Ted', 'South', 'Jacob', 'John', 'Scarlett'}

ポイント解説

• 重複の除去： 元のデータでは「Ted」や「Scarlett」が複数回登場しますが、セットに変換すると各値は1つだけ残ります。
• 和集合の計算： | 演算子により、「EmpName」列と「Zone」列に含まれるすべての一意な値が1つのセットにまとまります。
• 順序について： セットは順序を持たないデータ構造のため、出力される要素の並び順は実行環境によって異なる場合があります。

このように、PandasのSeriesをset()に渡すだけで簡単に集合演算ができるため、一意な値の抽出やカテゴリの比較などに非常に便利です。