スカラー値・定数値を使ってPythonのSeriesデータ構造を作成する方法

はじめに

pandasのSeriesデータ構造では、スカラー値(定数値)を一度だけ定義すると、その値がすべての行(エントリ)に自動的に繰り返し適用されます。この仕組みにより、同じ値を持つ複数のデータを簡単に作成できます。以下に具体的な例を示します。

例1: インデックスを指定して作成する

import pandas as pd
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl']
my_series = pd.Series(7, index = my_index)
print("This is series data structure created using scalar values and specifying index values")
print(my_series)

出力結果

This is series data structure created using scalar values and specifying index values
ab    7
mn    7
gh    7
kl    7
dtype: int64

コードの解説

• まず必要なライブラリ(pandas)をインポートし、別名(pd)を付けてコード内で扱いやすくしています。
• 次に、カスタムインデックスとして使う文字列のリストを作成します。
• pandasライブラリの「Series」関数に定数値(ここでは7)を渡します。
• 同時に、index引数として先ほど作成したインデックスのリストも渡します。
• 最後にprint関数でコンソールに表示します。

このように、定数値7が指定した4つのインデックス(ab、mn、gh、kl)すべてに対して割り当てられていることがわかります。

例2: デフォルトのインデックスで作成する

インデックス値をカスタマイズしない場合は、0から始まるデフォルトの連番が自動的に使用されます。また、定数値が1つだけ指定されている場合、Seriesデータ構造には1つのエントリのみが作成される点に注意してください。以下のコードで確認できます。

import pandas as pd
my_series = pd.Series(7)
print("This is series data structure created using scalar values and default index values")
print(my_series)

出力結果

This is series data structure created using scalar values and default index values
0    7
dtype: int64

コードの解説

• 必要なライブラリをインポートし、別名を付けて使いやすくします。
• pandasライブラリの「Series」関数に定数値のみを渡します(インデックスは指定しません)。
• コンソールに結果を表示します。

まとめ

スカラー値を使ったSeriesの作成は、すべての要素に同じ値を設定したい場合に非常に便利です。インデックスを指定すれば任意のラベル付きデータを、指定しなければ0から始まる連番インデックスを持つデータを簡単に生成できます。データ分析の前処理などで初期値やフラグを一括設定する際に活用してみてください。