Pandas Series.keys() の詳細解説

pandas.Series.keys() は、pandas.Series オブジェクトのインデックスラベルを取得するためのメソッドです。これは、Series オブジェクトのデータにアクセスするためのキーとなるラベルの一覧を返します。

使い方

import pandas as pd

# データの作成
data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
s = pd.Series(data)

# keys() メソッドの使用
keys = s.keys()
print(keys)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

keys には、Series オブジェクトのインデックスラベルである 'a', 'b', 'c' が格納されています。

keys() メソッドは、index 属性のエイリアスです。つまり、s.keys() と s.index は同じ結果を返します。
インデックスラベルは、一意である必要はありませんが、ハッシュ可能な型である必要があります。
keys() メソッドは、Series オブジェクトの値にアクセスするための直接的な方法は提供しません。値にアクセスするには、[] 演算子または get() メソッドを使用する必要があります。

例

# インデックスラベルを使用して値にアクセスする
print(s['a'])  # 1
print(s.get('b'))  # 2

# すべての値をループで処理する
for key, value in s.items():
    print(f"{key}: {value}")

1
2
a: 1
b: 2
c: 3

辞書から Series を作成

import pandas as pd

# 辞書の作成
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "age": [30, 25, 22]}

# Series の作成
s = pd.Series(data)

# keys() メソッドの使用
keys = s.keys()
print(keys)

Index(['name', 'age'], dtype='object')

説明:

この例では、name と age というキーを持つ辞書 data を作成します。次に、pd.Series() 関数を使用してこの辞書から Series オブジェクト s を作成します。最後に、keys() メソッドを使用して Series オブジェクトのインデックスラベルを取得し、['name', 'age'] というリストを出力します。

NumPy 配列から Series を作成

import pandas as pd
import numpy as np

# NumPy 配列の作成
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Series の作成
s = pd.Series(data)

# keys() メソッドの使用
keys = s.keys()
print(keys)

RangeIndex(0, 5)

カスタマイズされたインデックスを持つ Series を作成

import pandas as pd

# データの作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# Series の作成
s = pd.Series(data, index=index)

# keys() メソッドの使用
keys = s.keys()
print(keys)

Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')

この例では、要素が 1, 2, 3, 4, 5 であるリスト data と、要素が 'A', 'B', 'C', 'D', 'E' である pd.Index オブジェクト index を作成します。次に、pd.Series() 関数を使用して data と index を引数として Series オブジェクト s を作成します。最後に、keys() メソッドを使用して Series オブジェクトのインデックスラベルを取得し、['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] というリストを出力します。

pandas.Series オブジェクトには index 属性があり、これはインデックスラベルへの直接アクセスを提供します。keys() メソッドとほぼ同じ結果を返しますが、属性アクセスの方がわずかに高速な場合があります。

import pandas as pd

# データの作成
data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
s = pd.Series(data)

# keys() メソッドの使用
keys = s.keys()

# index 属性の使用
index = s.index

print(keys)
print(index)

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

利点:

keys() メソッドよりもわずかに高速な場合がある
属性アクセスの方が簡潔なコードになる場合がある

欠点:

関数ではないため、メソッドチェーンに使用できない

itertools.chain と組み合わせて使用する map 関数

map 関数は、イテレータブルに対して関数を適用し、結果を新しいイテレータブルとして返す関数です。itertools.chain と組み合わせて使用することで、Series オブジェクトのインデックスラベルを効率的に取得できます。

import pandas as pd
import itertools

# データの作成
data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
s = pd.Series(data)

# map 関数と itertools.chain を使用する
keys = list(itertools.chain.from_iterable(map(lambda x: [x], s.index)))

print(keys)

[['a'], ['b'], ['c']]

複雑なデータ構造を処理する場合に柔軟性がある

keys() メソッドや index 属性よりも冗長なコードになる

NumPy 配列として取得する

Series オブジェクトのインデックスは NumPy 配列として取得することもできます。これは、インデックスラベルをさらに処理する必要がある場合に役立ちます。

import pandas as pd
import numpy as np

# データの作成
data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
s = pd.Series(data)

# NumPy 配列として取得する
keys = s.index.to_numpy()

print(keys)

array(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

インデックスラベルを NumPy 関数で使用できる

keys() メソッドや index 属性よりもメモリ使用量が多くなる場合がある

pandas.Series.keys() は、Series オブジェクトのインデックスラベルを取得するための最も一般的な方法ですが、状況によっては代替方法の方が適切な場合があります。上記で紹介した代替方法はそれぞれ利点と欠点があるため、要件に応じて適切な方法を選択してください。

性能が重要な場合は、keys() メソッド、index 属性、NumPy 配列として取得するのいずれを使用しても大きな違いはありません。
コードの簡潔性と可読性を考慮することが重要です。