Pandasで空のDataFrameを作成する方法

Name: Rajiv Chandra

Updated on 2023/8/19

データサイエンティストとして、データセットとの作業は日常茶飯事です。データセットは、CSV（カンマ区切り値）ファイル、JSON（JavaScript Object Notation）ファイル、SQL（Structured Query Language）データベース、または外部API（アプリケーションプログラミングインターフェース）の形式で提供されます。データセットがあれば、パターンや洞察を抽出するために取り組む必要があります。それには、様々なツールとライブラリを使用し、Pandasがそのうちの一つです。

Pandasは、データの操作と分析に広く使用されるPythonのライブラリで、データのクリーニング、変換、および可視化に使いやすいインタフェースを提供します。Pandasの主要なコンポーネントはDataFrame、Series、およびIndexです。この記事では、DataFrameに焦点を当て、Pandasで空のDataFrameを作成する方法を学びます。

Pythonでデータ可視化を素早く行うには？

PyGWalkerは、Jupyter Notebookベースの環境内でデータ分析や可視化のワークフローを高速化するのに役立つオープンソースのPythonプロジェクトです。

PyGWalker (opens in a new tab) は、Pandas Dataframe(またはPolars Dataframe)をvisual UIに変換し、変数をドラッグ・アンド・ドロップして簡単にグラフを作成できます。以下のコードを使って簡単に実行できます。

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

すぐにPyGWalkerをオンラインノートブックで実行できます：

そしてGitHubで⭐️をください！

Kaggle NotebookでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)	Google ColabでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)	PyGWalkerに⭐️を与える (opens in a new tab)
(opens in a new tab)	(opens in a new tab)	(opens in a new tab)

DataFrameとは何ですか？

DataFrameは、ポテンシャルに異なるタイプの列を持つ2次元のラベル付きデータ構造です。スプレッドシートまたはSQLテーブルに類似しており、データが表形式で組織されます。行と列から構成され、各行がレコードを表し、各列がそのレコードの機能または属性を表します。DataFrameは、整数、浮動小数点数、文字列、さらには他のPandasデータ構造など、様々なタイプのデータを保持できる汎用的なデータ構造です。フィルタリング、スライシング、結合、集計などの操作が可能です。

空のDataFrameが必要な理由

空のDataFrameは、行も列もないDataFrameです。後でデータを入力するか、データを追加するために、空のDataFrameを作成することが時々役立ちます。たとえば、異なるソースからデータをDataFrameに格納する場合、ProductID、ProductName、ProductDescription、Priceなどの列を持つ空のDataFrameを作成し、それに異なるソースからデータを埋め込むことができます。

空のDataFrameを作成する方法

Pandasで空のDataFrameを作成する方法は様々あります。ここでは3つの方法をカバーします：

方法1：DataFrame()コンストラクタを使用する

空のDataFrameを作成する最も簡単な方法は、DataFrame()コンストラクタを使用することです。このコンストラクタは、列と行がない空のDataFrameを返します。以下に例を示します：

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame()
print(df)

出力：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

上記から、データフレームdfには列も行もありません。列を追加するには、df.columnsに列名のリストを割り当てるだけです。たとえば：

df.columns = ['ProductID', 'ProductName', 'ProductDescription', 'Price']
print(df)

出力：

Empty DataFrame
Columns: [ProductID, ProductName, ProductDescription, Price]
Index: []

これで、4つの列を持つ空のデータフレームが作成されました。

方法2：dict()コンストラクタを使用する

空のデータフレームを作成する2番目の方法は、dict()コンストラクタを使用することです。この方法では、空の辞書を作成し、それをデータフレームに変換します。ここに例を示します。

import pandas as pd
 
data = dict(ProductID=[], ProductName=[], ProductDescription=[], Price=[])
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

出力：

Empty DataFrame
Columns: [ProductID, ProductName, ProductDescription, Price]
Index: []

前の方法と同様に、df.columnsに列名のリストを割り当てることで列を追加できます。

方法3：from_dict()メソッドを使用する

空のデータフレームを作成する3番目の方法は、from_dict()メソッドを使用することです。この方法は、空のリストの辞書からデータフレームを作成します。ここに例を示します。

import pandas as pd
 
data = {'ProductID': [], 'ProductName': [], 'ProductDescription': [], 'Price': []}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)

出力:

Empty DataFrame
Columns: [ProductID, ProductName, ProductDescription, Price]
Index: []

また、df.columnsに列名のリストを割り当てることで、列を追加できます。

DataFrameが空であるかどうかを確認する方法

DataFrameが空であるかどうかを確認したい場合があります。DataFrameのempty属性を使用することで、これを行うことができます。この属性は、DataFrameが空である場合はTrueを返し、そうでない場合はFalseを返します。以下は例です。

import pandas as pd
 
data = {'ProductID': [1, 2, 3], 'ProductName': ['A', 'B', 'C'], 'ProductDescription': ['Desc1', 'Desc2', 'Desc3'], 'Price': [10.0, 20.0, 30.0]}
df = pd.DataFrame(data)
 
print(df.empty)    # False
 
empty_df = pd.DataFrame()
print(empty_df.empty)    # True

出力:

False
True

この例では、最初にデータを持つDataFrame dfを作成します。次に、empty属性を使用して、DataFrameが空であるかどうかを確認します。dfにデータが含まれているため、df.emptyはFalseを返します。

次に、最初の方法を使用して、空のDataFrame empty_dfを作成し、再びempty属性を使用して、そのDataFrameが空であるかどうかを確認します。これはTrueを返します。

結論

空のDataFrameを作成することは、データ分析でよく行われる操作です。この記事では、Pandasでさまざまな方法を使用して空のDataFrameを作成する方法を学びました。また、DataFrameが空であるかどうかを確認する方法についても学びました。これで、Pandas DataFrameを実験し、データ分析スキルを向上させることができます。