【Python】初心者でも簡単 DataFrameを使った表・テーブル作成方法のまとめ（pandas）

PandasのDataFrameを使って、一つの表を作成する場合に、複数の方法があります。

表（テーブル）の元となるデータを用意して、行名や列名をつけて、表（テーブル）データを作成する手順を実例を用いてわかりやすくまとめています。

なお、ベースとなる表はcsvファイルで作って読み込むのが一番早いです（私感）

はじめに（作成する表）

例として以下のような表を作成します。

• 列名：row0~row5
• 行名：col0~col4
• col0：1~6
• col1：col0*100
• col2：col0/3
• col3：AAA～FFF
• col4：col3 & col1

２次元listから作成する方法

■２次元配列とは？
[[‘A’,’B’,,],[‘C’,’D’,,],,,]

１次元のリスト[‘A’,’B’,,]が同一の[ ]内に複数並列で入ったもの。

下記３パターンで確認する。
(1)行列名を後から指定
(2)表作成時にオプションで指定
(3)表から行名となる列を指定

行列名を後から指定する

▼手順
①各行を一つのlistにする
②表に変換
③行名の変更
④列名の変更

①各行を一つのlistとして並列に並べる２次元配列

list = [
  [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 
  [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 
  [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 
  [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 
  [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 
  [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']
]

②表に変換
pd.DataFrame(list)
　└pandasのDataFrameで表に変換。

df = pd.DataFrame(list)
df

行と列の名前は自動で割り振られた番号になる。

③行名の変更
df.index = [‘A’,’B’,,,]

・行名（index）を指定した名称に変更する。
・[　]内の要素の数と行の数を一致させる。しないとエラー。

df.index = ['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
df


④列名の変更
df.columns = [‘a’,’b’,,,]

・列名（column）を指定した名称に変更する。
・[　]内の要素の数と行の数を一致させる。しないとエラー。

df.columns = ['col0','col1','col2','col3','col4']
df


以上で完成。

表作成時に行列名をオプションで指定する

▼手順
①各行を一つのlistにする
②表に変換（オプションで行列名を指定）
　2-1 columnsオプション
　2-2 indexオプション

①各行を一つのlistとして並列に並べる

list = [
  [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 
  [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 
  [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 
  [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 
  [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 
  [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']
]

②表に変換（オプションで行列名を指定）
pd.DataFrame(list, index=[‘A’,’B’,,,], columns=[‘a’,’b’,,,])
　└「list」：表にする配列
　└ index=[‘A’,’B’,,,]：indexオプション
　└ columns=[‘a’,’b’,,,]：columnsオプション
　└オプションの[　]の中は変数で指定可。

ind = ['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
col = ['col0','col1','col2','col3','col4']

df = pd.DataFrame(list, index=ind, columns=col)
df

以上で完成。

表から行名となる列を指定

▼手順
①各行を一つのlistにする
②表に変換
③列名を変更
④行名となる列を指定

①各行を一つのlistにする
行名を2次元配列の中に含める。

list = [
  ['row0', 1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 
  ['row1', 2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 
  ['row2', 3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 
  ['row3', 4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 
  ['row4', 5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 
  ['row5', 6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']
]

②表に変換

pd.DataFrame(list)
　└ 「list」：配列データの入った変数表に変換

df = pd.DataFrame(list)
df


行と列の名前は自動で割り振られた番号になる。

③列名を変更

df.columns = [‘a’,’b’,,,]

・列名（column）を指定した名称に変更する。
・[　]内の要素の数と行の数を一致させる。しないとエラー。

※次の列名となる行の指定(set_index)でマルチインデックスになるのを防ぐため、行名となる列名は空欄「”」にする。

df.columns =  ['','col0','col1','col2','col3','col4']
df

④行名となる列を指定
set_index(‘列名’)

行名となる列を指定。一番左端の列には名前がついていないので列名は「”」を指定する。

df = df.set_index('')
df

一番左端の列名「”」が見出しとして設定された。

１次元listから作成

下記3パターンで確認する。
(1)各listをまとめて結合
(2)各listを一つづつ結合
(3)数式で結合

各listをまとめて結合

▼手順
①各行ごとのlistを作成
②まとめて表に変換
③行名の変更
④列名の変更

①各行ごとのlistを作成

listA = [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100']
listB = [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200']
listC = [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300']
listD = [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400']
listE = [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500']
listF = [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']

②まとめて表に変換
pd.DataFrame([A,B,,,])
└ 「A」「B」1次元のlist
└ 要素の数は等しい

pd.DataFrame( [listA, listB, listC, listD, listE, listF] )

③行名の変更
df.index = [‘A’,’B’,,,]

・行名（index）を指定した名称に変更する。
・[　]内の要素の数と行の数を一致させる。しないとエラー。

df.index = ['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
df

④列名を変更

df.columns = [‘a’,’b’,,,]

・列名（column）を指定した名称に変更する。
・[　]内の要素の数と行の数を一致させる。しないとエラー。

df.columns =  ['','col0','col1','col2','col3','col4']
df

以上で完成。

各listを一つづつ結合

▼手順
①各行ごとのlistを作成
②表の作成
③表に列を追加
④行名の変更
⑤転置

①各行ごとのlistを作成listを作成

listA = [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100']
listB = [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200']
listC = [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300']
listD = [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400']
listE = [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500']
listF = [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']

②表の作成
１つのlistから表を生成する。
pd.DataFrame(list, columns=[‘A’])
　└ 「listA」：配列データ
　└ 「columns=[‘A’]」：列名をAにする表の作成

df= pd.DataFrame(listA, columns=['row0'])
df

※1列の読込の場合、行列が転置した状態になる。


▼補足：列名をつけて表を作成する方法
表作成時に列名を指定する別の方法。
pd.DataFrame({‘A’:[1,2,,],’B’:[3,4,,],})
└({　})の中に‘列名’:[配列]を記載

pd.DataFrame({'row0':[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100']})

列名をつけて作成（複数列）

pd.DataFrame({'row0':[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 'row1':[2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200']})

③表に列を追加
df[‘B’] = pd.DataFrame(list)
　└ 「B」：追加する列名
　└ 「list」：追加する表データ

df['row1'] = pd.DataFrame(listB)
df['row2'] = pd.DataFrame(listC)
df['row3'] = pd.DataFrame(listD)
df['row4'] = pd.DataFrame(listE)
df['row5'] = pd.DataFrame(listF)
df

④行名の変更

df.index = [‘A’,’B’,,,]

df.index = ['col0','col1','col2','col3','col4']
df

⑤転置
df.T
　└行列を入れ替える。

df = df.T
df

以上で完成。

数式で結合

各列に規則性がある場合、数式を用いて列を結合できる。

▼規則性

• col1：col0*100
• col2：col0/3
• col4：col3 & col1

▼手順
①listを作成
②表を作成
③数式を使って表に列を追加
④行名の変更

①listを作成
ベースとなる列を作成する。

col0とcol3の用の２つ分。

listA = [1,2,3,4,5,6]
listD = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD', 'EEE', 'FFF']

②表の作成
pd.DataFrame(list, columns=[‘A’])
　└ 「listA」：配列データ
　└ 「columns=[‘A’]」：列名をAにする表の作成

df = pd.DataFrame(listA, columns=['col0'])
df

③数式を使って表に列を追加
・df[‘B’] = df[‘A’]/2
　└ 「B」：追加する列名
　└ 「df[‘A’]」/2：既存の列名Aを2で割った値を代入

・df[‘C’] = df[‘A’] + df[‘B’]
　└ 列「A」と「B」の値を結合する
　└ ※str + intはエラー（型を合わせる）

・df[‘A’].astype(str)
　└ 列「A」を「str」型に変更する数式を使って表に列を追加

df['col1'] = df['col0'] * 100
df['col2'] = df['col0'] / 3
df['col3'] = pd.DataFrame(listD)
df['col4'] = df['col3'] + df['col1'].astype(str)
df

④行名の変更
df.index = [‘A’,’B’,,,]

df.index=['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
df

以上で完成。

csvファイルで作成し読込み

▼手順
①csvファイルで表を作成
②read_csvメソッドでインポート
　└ 見出し列の指定

①csvファイルで表を作成
下記のような表を作成する。

②read_csvメソッドでインポート
read_csv(‘ファルパス’, index_col=n)
　└ 「’ファイルパス’」：絶対パスでも相対パスでもOK
　└ 「index_col=n」：見出しとなる列番号（n：整数）を指定

▼desktopのtest.csvファイルを読み込む場合

import pandas as pd
pd.read_csv('~/desktop/test.csv', index_col=0)

以上で完成。

CSVファイル読み込み時は、行名や列名となる行列を指定したり、読み込む範囲を指定することも可能。詳細は以下ページをご参考。

• csvファイルの読み込みを使いこなす。pandas.read_csvの主要オプション一覧

使用したメソッド等一覧

・pd.DataFrame(list)
　└　listを表に変換

・pd.DataFrame([A,B,,,])
　└　一次元listをまとめて表に変換

・df.index = ['A','B',,,]
　└　行名の変更

・df.columns = ['a','b',,,]
　└　列名の変更

・pd.DataFrame(list, index=['A','B',,,])
　└　表作成時に行名を指定

・pd.DataFrame(list, columns=['a','b',,,])
　└　表作成時に列名を指定

・pd.DataFrame({'A':[1,2,,],'B':[3,4,,],})
　└表作成時に列名を指定
　└({　})の中に'列名':[配列]を記載

・set_index('a')
　└　行名となる列を指定

・df['b'] = pd.DataFrame(list)
　└　表（df）に列（列名b）を追加

・df.T
　└　転置

・df['B'] = df['A']/2
　└ 「B」：追加する列名
　└ 「df[‘A’]」/2：既存の列名Aを2で割った値を代入

・df['C'] = df['A'] + df['B']
　└ 列「A」と「B」の値を結合する
　└ ※str + intはエラー（型を合わせる）

・df['A'].astype(str)
　└ 列「A」を「str」型に変更する

・[['A','B',,],['C','D',,],,,]
　└　２次元配列