Pandas: DataFrame操作の極意!set_axisでラベルを思い通りに変更する方法

2024-06-17

pandas.DataFrame.set_axis メソッドは、Pandas DataFrame の行または列のラベルを変更するために使用されます。 新しいラベルは、リスト、配列、または Index オブジェクトとして指定できます。

構文

DataFrame.set_axis(labels, axis=0, inplace=False)

引数

  • labels: 新しいラベルを指定するリスト、配列、または Index オブジェクト。
  • axis: 変更する軸を指定します。 0 は行ラベル、1 は列ラベルを意味します。 デフォルトは 0 です。
  • inplace: 変更を元の DataFrame に適用するかどうかを指定します。 True の場合、元の DataFrame が変更されます。 False の場合、新しいラベルを持つ新しい DataFrame が返されます。 デフォルトは False です。

例 1: 行ラベルを変更する

import pandas as pd

# データを作成
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 行ラベルを変更
new_labels = ['x', 'y', 'z']
df.set_axis(labels=new_labels, axis=0, inplace=True)

print(df)

この例では、df DataFrame の行ラベルが ['x', 'y', 'z'] に変更されます。

import pandas as pd

# データを作成
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 列ラベルを変更
new_labels = ['AA', 'BB', 'CC']
df.set_axis(labels=new_labels, axis=1, inplace=True)

print(df)

例 3: 新しい Index オブジェクトを設定する

import pandas as pd

# データを作成
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 新しい Index オブジェクトを作成
new_index = pd.Index(['X', 'Y', 'Z'], name='MyIndex')

# 新しい Index オブジェクトを設定
df.set_axis(labels=new_index, axis=0, inplace=True)

print(df)

この例では、df DataFrame の行ラベルが ['X', 'Y', 'Z'] に変更され、新しい名前 'MyIndex' が割り当てられます。

補足

  • set_axis メソッドは、既存の列を削除したり、新しい列を追加したりすることはできません。
  • 列ラベルを変更すると、列の参照方法が変更されます。 例えば、df['a'] ではなく df['AA'] で列にアクセスする必要があります。
  • inplace オプションを True に設定すると、元の DataFrame が変更されます。 変更を元に戻すことができないため、このオプションを使用する前に注意が必要です。


    行ラベルを変更する

    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 行ラベルを変更
    new_labels = ['x', 'y', 'z']
    
    # 変更を元の DataFrame に適用
    df.set_axis(labels=new_labels, axis=0, inplace=True)
    
    print(df)
    

    出力:

       a  b
    x  1  4
    y  2  5
    z  3  6
    

    列ラベルを変更する

    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 列ラベルを変更
    new_labels = ['AA', 'BB', 'CC']
    
    # 変更を元の DataFrame に適用
    df.set_axis(labels=new_labels, axis=1, inplace=True)
    
    print(df)
    
       AA  BB  CC
    0   1   4   6
    1   2   5   6
    2   3   6   6
    

    新しい Index オブジェクトを設定する

    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 新しい Index オブジェクトを作成
    new_index = pd.Index(['X', 'Y', 'Z'], name='MyIndex')
    
    # 新しい Index オブジェクトを設定
    df.set_axis(labels=new_index, axis=0, inplace=True)
    
    print(df)
    
          a  b
    MyIndex
    X    1  4
    Y    2  5
    Z    3  6
    

    列を基準に新しい行ラベルを設定する

    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 列 'B' を基準に新しい行ラベルを設定
    new_index = df['B']
    
    # 変更を新しい DataFrame に保存
    new_df = df.set_axis(labels=new_index, axis=0, inplace=False)
    
    print(new_df)
    
          A  C
    4    1  7
    5    2  8
    6    3  9
    


    pandas.DataFrame.set_axis の代替方法

    rename() メソッド

    • 利点:
      • 単一の列または複数の列の名前を個別に変更するのに適しています。
      • 辞書を使用して、古い名前と新しい名前を簡単にマッピングできます。
      • 操作が直感的で分かりやすい。
    • 欠点:
      • 行ラベルの変更には使用できません。
      • 複数の列の名前を一括で変更するには、辞書を作成する必要があるため、煩雑になる場合があります。
    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 列 'b' の名前を 'BB' に変更
    df.rename(columns={'b': 'BB'}, inplace=True)
    
    print(df)
    

    出力:

       a  BB  c
    0  1  4  7
    1  2  5  8
    2  3  6  9
    

    列への代入

    • 利点:
      • 特に列名を新しいリストまたは配列に置き換える場合にシンプルで効率的です。
      • コードが簡潔で読みやすい。
    • 欠点:
      • 行ラベルの変更には使用できません。
      • 既存の列を削除したり、新しい列を追加したりすることはできません。
    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 列 'b' の名前を新しいリストに置き換える
    new_labels = ['AA', 'BB', 'CC']
    df.columns = new_labels
    
    print(df)
    
       AA  BB  CC
    0   1   4   7
    1   2   5   8
    2   3   6   9
    
    • 利点:
      • 行ラベルと列ラベルを同時に変更するのに適しています。
      • 新しいラベルを柔軟に指定できます。
      • 欠損値の処理にも役立ちます。
    • 欠点:
      • 操作がやや複雑で、理解しにくい場合がある。
      • set_axis メソッドよりも計算コストがかかる場合があります。
    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 新しい行ラベルと列ラベルを設定
    new_index = ['X', 'Y', 'Z']
    new_columns = ['AA', 'BB', 'CC']
    df = df.reindex(index=new_index, columns=new_columns)
    
    print(df)
    
       AA  BB  CC
    X    1  4  7
    Y    2  5  8
    Z    3  6  9
    

    assign() メソッド

    • 利点:
      • 新しい列を追加したり、既存の列を変更したりするのに役立ちます。
      • 列の名前を同時に変更できます。
      • コードが簡潔で読みやすい。
    import pandas as pd
    
    # データを作成
    data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 列 'b' の名前を 'BB' に変更し、新しい列 'CC' を追加
    df = df.assign(BB=df['b'], CC=[7, 8, 9])
    
    print(df)
    
       a  BB  CC
    0  1  4  7
    1  2  5  8
    2