Python と R の違い (データフレーム編)

本ページでは、前編に引き続いて、Ajay Ohri 氏のスライド、”Python for R Users” からデータフレームの取り扱いにおける Python と R の関数の対応表を紹介します。

データフレームの作成

R	Python
R 1 2 A <- matrix(runif(24,0,1), nrow=6, ncol=4) df <- data.frame(A)	Python 1 2 3 4 5 import numpy as np import pandas as pd   A = np.random.randn(6, 4) df = pd.DataFrame(A)

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データフレームの確認と参照

R	Python
R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 # 行の名前を取得 rownames(df)   # 列の名前を取得 colnames(df)   # 先頭 n 行を表示 head(df, n)   # 末尾 n 行を表示 tail(df, n)   # データフレームの次元数を取得 dim(df)   # データフレームのカラムの長さを取得 length(df)   # 基本統計量 (平均, 分散など) を取得 summary(df)   # 行名をセット rownames(df) <- c("A","B","C","D")   # 列名をセット colnames(df) <- c("A","B","C","D")	Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 # 行の名前を取得 df.index   # 列の名前を取得 df.column   # 先頭 n 行を表示 df.head(n)   # 末尾 n 行を表示 df.tail(n)   # データフレームの次元数を取得 df.shape   # データフレームのカラムの長さを取得 len(df)   # 基本統計量 (平均, 分散など) を取得 df.describe()   # 行名をセット df.index = ["A","B","C","D"]   # 列名をセット df.columns = ["A","B","C","D"]

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データフレームのソート (並び替え)

R	Python
R 1 2 # P 列の昇順に並び替え df[order(df$P),]	Python 1 2 # P 列の昇順に並び替え df.sort(["P"])

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データフレームからデータを抽出する

R	Python
R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # x 行目 から y 行目までを抽出 df[x:y,]   # 列 X と列 Y を抽出 df[c("X", "Y")]   # x-y 行目、a-b 列目を抽出 df[x:y, a:b]   # x 行, y 列の要素を取得 df[x, y]   # A 列が 0 よりも大きいレコードのみを抽出 subset(df, A>0)	Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # x 行目 から y 行目までを抽出 df[x-1:y]   # 列 X と列 Y を抽出 df.loc[:, ['X', 'Y']]   # x-y 行目、a-b 列目を抽出 df.iloc[x-1:y, a-1:b]   # x 行, y 列の要素を取得 df.iat[x-1, y-1]   # A 列が 0 よりも大きいレコードのみを抽出 df[df.A > 0]

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