Python初心者向け：データフレームの行と列の入れ替えて表示する

▶ データの概要を把握したい場合は、以下の投稿も参考にしてください。

Python初心者の方でもわかるように、まずはデータを確認する方法をお伝えします。単純に読み込んだデータの先頭の数行や末尾の数行、各列のデータ型などを確認する方法を基本からお伝えします。最後に基本統計量をまとめて抽出する方法もご紹介します。

Python初心者向け：誰でもできるデータの概要を把握する方法をご紹介します。

Python初心者でも簡単にデータの概要を把握できるように基本から解説します。分析を始める前にデータの概要を把握することが大切です。やみくもにデータと向き合うのではなく、どのような特徴があるのか概要をつかむことで、データ分析の方針をたてることができます。

はじめに

今回は行と列の入れ替えを扱います。行列を扱っていると、行列を回転させて行と列を入れ替えるケースや機械学習では行列の次元を変換するケースもあります。ただ、そういったケースではなくても、行と列を入れ替えるとみやすい、ということもあります。今回はpandasのデータフレームで行と列を入れ替える方法をご紹介します。

サンプルデータ

今回は長野県岡谷市の住民基本台帳人口のデータを使ってみましょう。岡谷市を選択した意味は特にありません。データはここから取得しました。

取得したデータを取り込んでみましょう。今回は１ファイルのみなのであまり意味はありませんが、前回の投稿で扱った、os.path.join()を使って取り込んでみましょう。

# ライブラリのインポート
import pandas as pd
import os

# ディレクトリの設定
INPUT_DIR='C:\python\data/'
file='population.csv'

# データの読み込み
data=pd.read_csv(os.path.join(INPUT_DIR,file))
data.head(3)

利用シーン

データを無事読み込むことができましたが、少し見にくくないでしょうか？列項目の多いデータフレームではすべての列が表示されない（表示上は省略されて・・・の表示になる）ことがあります。また、先ほどの例のように表示はされるが、横スクロールバーが表示されてスクロールをしなければならない場合もあります。

このようなときに、行と列を入れ替えてみるだけで、とてもみやすくなります。また、データフレームの基礎統計量を算出するdescribe()の実行結果も、行と列を入れ替えることで、列項目の統計量を比較しやすくなります。

行と列の入れ替え

では、先ほどのデータフレームの行と列をさっそく入れ替えてみましょう。これは非常に簡単です。データフレームのＴアトリビュートにアクセスするだけです。次のようにします。

data.head(3).T

いかがですか？格段にみやすくなったのではないでしょうか？列数がさらに多いときなどは、特に重宝します。続けて、利用シーンで記載した基本統計量についても確認してみましょう。

# 普通に基礎統計量を表示
data.describe()

やはり横スクロールバーが出てきてしまって、見にくいですね。これも行と列を入れ替えてみましょう。

# 基礎統計量：行と列を入れ替えて表示
data.describe().T

こちらもみやすくなりましたね。

まとめ

いかがでしたか？ほんのちょっとしたことですが、これだけで作業効率があがることもあります。特に基礎統計量の比較の際などはみやすいですよね。ちょっとみにくいなぁ、と感じた時に思い出してみてください。

▶ クロス集計をするなら以下の記事を参考にしてください。

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