辞書と明示的なインデックス値を使用してPythonの系列データ構造を作成する方法を説明してください。

辞書を使用してシリーズデータ構造を作成する方法と、インデックス値、つまりシリーズにカスタマイズされたインデックス値を指定する方法を理解しましょう。

ディクショナリは、マッピングの種類の構造（キーと値のペア）を持つPythonデータ構造です。

例

import pandas as pd
my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15., 'gh' : 28., 'kl' : 45.}
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("This is series data structure created using dictionary and specifying index values")
print(my_series)

出力

This is series data structure created using dictionary and specifying index values
ab  11.0
mn  15.0
gh  28.0
kl  45.0
dtype: float64

説明

• 必要なライブラリがインポートされ、使いやすいようにエイリアス名が付けられています。
• 辞書データ構造が作成され、キーと値のペアが定義されます。
• 次に、カスタマイズされたインデックス値がリストに保存されます。
• これらは、辞書の「キー」値と同じ値です。
• その後、コンソールに印刷されます。

インデックスの値がディクショナリの値よりも大きい場合はどうなりますか？

インデックスの値がディクショナリの値よりも大きい場合に何が起こるかを見てみましょう。

例

import pandas as pd
my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15., 'gh' : 28., 'kl' : 45.}
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("This is series data structure created using dictionary and specifying index values")
print(my_series)

出力

This is series data structure created using dictionary and specifying index values
ab  11.0
mn  15.0
gh  28.0
kl  45.0
wq  NaN
az  NaN
dtype: float64

説明

• 必要なライブラリがインポートされ、使いやすいようにエイリアス名が付けられています。

• ディクショナリデータ構造が作成され、キーと値のペアが定義されます。

• 次に、ディクショナリ内の要素と比較して、より多くのカスタマイズされたインデックス値がリストに格納されます。

• その後、コンソールに印刷されます。

インデックス値の残りの値には、「数値ではない」ことを示す「NaN」という値が与えられていることがわかります。