Python入門トップページ

---

目次

1. Pandas とは
2. Pandas を利用するための準備
3. CSV ファイルを読み込む
4. DataFrame を表示する
5. 列や行を抽出する
6. 列名を抽出する
7. Python リストに変換する
8. Python リストから DataFrame に変換する
9. DataFrame から NumPy 配列に変換する
10. 基本統計量を出力する
11. CSV ファイルに書き出す
12. グループ化とピボットテーブル
13. データフレームの結合（系列名が等しいとき）
14. データフレームの結合（系列名が異なるとき）
15. データフレームの連結

---

Pandas

Python リストに変換する

Pandas の DataFrame を Python のリストに変換する方法を確認してみよう．まずは，準備として GitHub のリポジトリにあるサンプルデータ (clustering-sample.csv) を読み込みます．

CSV ファイルを読み込むコピー
import pandas as pd
url = "https://github.com/rinsaka/sample-data-sets/blob/master/clustering-sample.csv?raw=true"
df = pd.read_csv(url)
print(df)

      ID       x       y
0      0  7.4346  6.6520
1      1  6.5419  6.3611
2      2  8.9819  9.2461
3      3  3.8554  4.8386
4      4  1.9527  3.4848
..   ...     ...     ...
295  295  4.1205  1.5010
296  296  9.2843  1.7563
297  297  6.6627  7.3856
298  298  5.7654  6.0543
299  299  2.2411  1.0902

[300 rows x 3 columns]

Pandas の DataFrame を Python のリストに変換するには .tolist() を使います．例えば，x列をリストに変換して，表示してみよう．

Python リストに変換するコピー
x = df['x'].tolist()
print(x)

[7.4346, 6.5419, 8.9819, 3.8554, 1.9527, ．．．（中略）．．．, 4.1205, 9.2843, 6.6627, 5.7654, 2.2411]

データ型を確認してみます．

データ型を確認するコピー
type(x)

list

df['x'] だけでなく，df.loc[:, 'x'] や df.iloc[:,1] でも .tolist() を使えます．

Python リストに変換するコピー
x = df.loc[:, 'x'].tolist()
print(x)

[7.4346, 6.5419, 8.9819, 3.8554, 1.9527, ．．．（中略）．．．, 4.1205, 9.2843, 6.6627, 5.7654, 2.2411]

Python リストに変換するコピー
x = df.iloc[:,1].tolist()
print(x)

[7.4346, 6.5419, 8.9819, 3.8554, 1.9527, ．．．（中略）．．．, 4.1205, 9.2843, 6.6627, 5.7654, 2.2411]

目次に戻る

---