【Python】辞書とリストからPandasのDataFrameを作成する方法

Pandasは、データ処理やデータ分析の分野で最も広く利用されているPythonライブラリの一つです。本記事では、Pythonの辞書（dict）とリストからpandasのDataFrameを作成する方法を、具体的なコード例とともにわかりやすく解説します。

リストを値に持つ辞書からDataFrameを作成する

辞書は「キー」と「値」のペアで構成されるデータ構造です。キーに対してリストが値になっているPythonの辞書がある場合、その辞書をそのままpd.DataFrame()メソッドに渡すだけで、pandasのデータフレームを作成できます。

このとき、各キーが列名になり、対応するリストの要素がその列のデータとして格納されます。

コード例

import pandas as pd

# 試験スケジュールの辞書
Exam_Schedule = {
    'Exam Day': ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri'],
    'Exam Subject': ['Chemistry', 'Physics', 'Maths', 'English', 'Biology'],
    'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM', '1 PM', '3 PM']
}

# 辞書からDataFrameを作成
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule)

print(Exam_Schedule_df)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような結果が出力されます。

  Exam Day Exam Subject Exam Time
0      Mon    Chemistry      2 PM
1      Tue      Physics     10 AM
2      Wed        Maths     11 AM
3      Thu      English      1 PM
4      Fri      Biology      3 PM

このように、辞書の各キーが自動的に列名として認識され、リストの要素が縦方向に並んだ表形式のデータフレームが生成されていることが確認できます。

インデックスを指定してDataFrameを作成する

pd.DataFrame()では、index引数を指定することで、行ラベル（インデックス）を自由に設定できます。以下の例では、試験科目と試験時間だけを持つ辞書からデータフレームを作成し、試験日を行ラベルとして割り当てています。

コード例

import pandas as pd

# 試験科目と試験時間の辞書
Exam_Schedule = {
    'Exam Subject': ['Chemistry', 'Physics', 'Maths', 'English', 'Biology'],
    'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM', '1 PM', '3 PM']
}

# index引数で試験日をインデックスとして指定
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(
    Exam_Schedule,
    index=['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri']
)

print(Exam_Schedule_df)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような結果が出力されます。

     Exam Subject Exam Time
Mon    Chemistry      2 PM
Tue      Physics     10 AM
Wed        Maths     11 AM
Thu      English      1 PM
Fri      Biology      3 PM

デフォルトでは0から始まる連番がインデックスに割り当てられますが、index引数を使うことで、曜日や日付など、意味のあるラベルを行インデックスとして設定できます。これにより、データの可読性が向上し、locを使ったラベルベースのデータ抽出も容易になります。

まとめ

キーにリストを持つ辞書からは、pd.DataFrame()を呼び出すだけで簡単にデータフレームを作成できます。さらにindex引数を活用すれば、行ラベルを柔軟にカスタマイズすることも可能です。CSVファイルやデータベースから取得したデータを整形する前処理など、実際のデータ分析の場面でも頻繁に使われるテクニックなので、ぜひマスターしておきましょう。