[Python] So erstellen Sie eine Tabelle aus einer Liste (grundlegende Operation zum Erstellen von Tabellen / Ändern des Matrixnamens)

Informationen zur grundlegenden Operation zum Erstellen einer Tabelle mit Python. Eine Zusammenfassung zum Erstellen und Betreiben einer Tabelle auf der Grundlage von Listendaten zum leichteren Verständnis.

Verwenden Sie pandas DataFrame, um die Tabelle zu erstellen.

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**Inhaltsverzeichnis**

[Einspaltige Tabelle](# 1 Einspaltige Tabelle)
[Tabelle erstellen](# 1-1 Tabelle erstellen)
[Spalte umbenennen](# 1-2 Spalte umbenennen)
[Zeile umbenennen](# 1-3 Zeile umbenennen)
[Matrixnamen gleichzeitig ändern](# 1-4 Matrixnamen gleichzeitig ändern)
[Mehrspaltentabelle](# 2 Mehrspaltentabelle)
[Beitritt zum Listenstatus](Beitritt zum # Listenstatus)
[Tabelle erstellen und dann beitreten](# Tabelle erstellen und dann beitreten)
4 Tabellen verbinden (# 4 Tabellen verbinden)

## 1. 1. Eine Spaltentabelle Erstellen Sie eine Tabelle aus der folgenden eindimensionalen Liste.

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD', 'EEE']

### (1-1) Erstellen einer Tabelle

pd.DataFrame (Array) └ "pd": Pandas Abkürzung. pd importieren └ "DataFrame": 2D-Tabellendaten

`Eine Tabelle erstellen`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df1 = pd.DataFrame(listA)
df1

#Ausgabe
	0
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

-Das Array wird als Tabelle ausgegeben ・ Die erste Spalte ist die Überschrift (Indexnummer von 0) ・ Die erste Zeile ist der Spaltenname (Indexnummer von 0)

▼ Sie können Daten direkt in das Argument eingeben

`Erstellen einer Tabelle (direkt)`


import pandas as pd
pd.DataFrame(['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD'])

#Ausgabe
	0
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

### (1-2) Spaltennamen ändern ① Wird beim Erstellen der Tabelle festgelegt ② Später ändern ②-1. Spaltenmethode ②-2. Methode umbenennen

① Wird beim Erstellen der Tabelle festgelegt

Geben Sie in der Option DataFrame column = ['AAA'] an. └ "AAA": Spaltenname (optional)

`Spalte umbenennen`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df2 = pd.DataFrame(listA, columns=['ah ah'])
df2

#Ausgabe
ah ah
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

Keine (Spalten = 'Ah') führt zu einem Fehler.

#### ② Später ändern ##### ②-1. Spaltenmethode

df.columns = ['AAA'] └ "df": Tabellendaten └ ".columns": Spaltennamen abrufen └ "AAA": Zuweisender Spaltenname

Zuweisen mit der Spaltenmethode.

Der zuzuweisende Wert ist [] erforderlich. Andernfalls tritt ein Fehler auf.

`Spalte umbenennen (später)`


df1.columns = ['ah ah']
df1

#Ausgabe
ah ah
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

##### ②-2. Methode umbenennen `df.rename(columns={n:'AAA'}) └ "df": Tabellendaten └ ".rename": Zeile / Spalte umbenennen └ "Spalten = {}": Spaltennamen ändern └ "n": Spaltenname der Änderungsquelle └ "AAA": Spaltenname nach Änderung

Umbenennen kann angeben, welcher Spaltenname wie geändert werden soll. {Ursprünglicher Spaltenname: Geänderter Spaltenname}

`Mit Umbenennungsmethode ändern`


df1.rename(columns={0:'ah ah'})

#Ausgabe
ah ah
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

### (1-3) Ändern Sie den Zeilennamen

① Wird beim Erstellen der Tabelle festgelegt ② Später ändern ②-1. Indexmethode ②-2. Methode umbenennen

① Wird beim Erstellen der Tabelle festgelegt

Geben Sie in der Option DataFrame index = ['AAA', 'BBB' ,,,,] an. └ "AAA" "BBB": Zeilenname (optional) └ Es kann entweder eine Zeichenfolge oder ein numerischer Wert angegeben werden

Die Anzahl der Zeilen und die Anzahl der durch den Index angegebenen Elemente müssen übereinstimmen. Fehler, wenn es viele oder wenige gibt.

** ▼ Angabe durch Zeichenkette **

`Spalte umbenennen (Zeichenfolge)`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df1 = pd.DataFrame(listA, index=['111','222','333','444'])
df1

#Ausgabe
	0
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

** ▼ Numerisch angeben **

`Änderung des Spaltennamens (numerischer Wert)`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df1 = pd.DataFrame(listA, index=[111,22.2,3.33,444])
df1

#Ausgabe
	0
111.00	AAA
22.20	BBB
3.33	CCC
444.00	DDD

** ▼ Mit einer Variablen angeben **

`Änderung des Spaltennamens (numerischer Wert)`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
indexA = ['111','222','333','444']

df1 = pd.DataFrame(listA, index=indexA)
df1

#Ausgabe
	0
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

#### ② Später ändern ##### ②-1. Indexmethode

Geben Sie df.index = ['AAA', 'BBB' ,,,,] an. └ "AAA" "BBB": Zeilenname (optional) └ Es können sowohl Zeichenfolge als auch numerischer Wert angegeben werden

Die Anzahl der Zeilen und die Anzahl der durch den Index angegebenen Elemente müssen übereinstimmen. Fehler, wenn es viele oder wenige gibt.

`Ändern Sie den Indexnamen später`


df1.index = ['111','222','333','444']
df1

#Ausgabe
	0
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

#### ② Später ändern ##### ②-2. Methode umbenennen `df.rename(index={n:'AAA'}) └ "df": Tabellendaten └ ".rename": Zeile / Spalte umbenennen └ "index = {}": Zeilennamen ändern └ "n": Zeilenname der Änderungsquelle └ "AAA": Zeilenname nach Änderung

Umbenennen kann angeben, welcher Spaltenname wie geändert werden soll. rename = (index = {ursprünglicher Zeilenname: geänderter Zeilenname})

`Mit Umbenennungsmethode ändern`


df1.rename(index={1:'111',3:'333'})

#Ausgabe
	0
0	AAA
111	BBB
2	CCC
333	DDD

### (1-4) Ändern Sie gleichzeitig den Matrixnamen

① Wird beim Erstellen der Tabelle festgelegt ② Später ändern ②-1. Indexmethode ②-2. Methode umbenennen

① Wird beim Erstellen der Tabelle festgelegt

Mit DataFrame-Optionen columns=['AAA','BBB',,,,] index=['aaa','bbb',,,,] Angegeben. └ "AAA" "BBB": Spaltenname (optional) └ "aaa" "bbb": Zeilenname (optional)

Die Anzahl der Spalten und die Anzahl der durch Spalten und Index angegebenen Elemente müssen übereinstimmen. Fehler, wenn es viele oder wenige gibt.

`Geben Sie eine Matrix an`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df1 = pd.DataFrame(listA, columns=['ah ah'], index=['111','222','333','444'])
df1


#Ausgabe
ah ah
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

`Geben Sie eine Matrix (Variable) an.`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
cols = ['ah ah']
inds = ['111','222','333','444']

df1 = pd.DataFrame(listA, columns=cols, index=inds)
df1


#Ausgabe
ah ah
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

#### ② Später ändern ##### ②-2. Methode umbenennen `df.rename(index={n:'AAA'}, columns={m:'BBB'}) └ "df": Tabellendaten └ ".rename": Zeile / Spalte umbenennen └ "index = {}": Zeilennamen ändern └ "n": Zeilenname der Änderungsquelle └ "AAA": Zeilenname nach Änderung └ "Spalten = {}": Spaltennamen ändern └ "m": Spaltenname der Änderungsquelle └ "BBB": Spaltenname nach Änderung

Umbenennen kann angeben, welcher Spaltenname wie geändert werden soll. umbenennen (index = {ursprünglicher Zeilenname: geänderter Zeilenname}, Spalten = {ursprünglicher Spaltenname: geänderter Spaltenname})

Sowohl Index als auch Spalten sollten in () derselben Umbenennung beschrieben werden. Wenn Sie es in zwei Zeilen teilen, wird nur eine angezeigt.

`Geben Sie eine Matrix an (Umbenennungsmethode)`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df1 = pd.DataFrame(listA)

df1.rename(columns={0:'Gut'}, index={1:'111', 3:'333', 4:'444'})


#Ausgabe
Gut
0	AAA
111	BBB
2	CCC
333	DDD

## 2. Mehrspaltige Tabelle

Erstellen Sie eine mehrspaltige Tabelle aus mehreren Listen.

Kombinieren Sie die beiden Listen.

So verbinden Sie jeweils eine Zeile

`list`


listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
listB = ['EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH']

Methode ① Kombinieren Sie im Status der Liste ② Machen Sie eine Tabelle und verbinden Sie sich dann

① Kombinieren Sie im Status der Liste

Machen Sie Liste A zu einer Tabelle.
Geben Sie den Spaltennamen und das Element an, die hinzugefügt werden sollen.

df['aaa'] = ['AAA', 'BBB',,,] └ "df": Originaltabelle └ "aaa": Hinzufügender Spaltenname (numerischer Wert ist ebenfalls zulässig) └ "AAA" "BBB": Spaltenelemente

Wenn die Anzahl der Elemente in der Originaltabelle und die Anzahl der Elemente in der Liste, die hinzugefügt werden sollen, unterschiedlich sind, tritt ein Fehler auf.

`Spalte hinzufügen`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df1= pd.DataFrame(listA)

df1[1] =  ['EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH']
df1

#Ausgabe
	0	1
0	AAA	EEE
1	BBB	FFF
2	CCC	GGG
3	DDD	HHH

`Fehler, wenn die Anzahl der Elemente unterschiedlich ist`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
df1= pd.DataFrame(listA)

df1[1] =  ['EEE', 'FFF', 'GGG']
df1

#Ausgabe
# ValueError: Length of values does not match length of index

### ② Machen Sie eine Tabelle und verbinden Sie sich dann Grundsätzlich das gleiche wie das Verfahren zum Verbinden im Status eines Arrays.

Machen Sie Liste A zu einer Tabelle.
Verwandeln Sie listB in eine Tabelle.
Geben Sie den Spaltennamen in der Tabelle von listA und die Tabelle von listB im Element an. df['aaa'] = dfB └ "df": Originaltabelle └ "aaa": Hinzufügender Spaltenname (numerischer Wert ist ebenfalls zulässig) └ "AAA" "BBB": Spaltenelemente

Wenn die Anzahl der Elemente in der Originaltabelle und die Anzahl der Elemente in der Liste, die hinzugefügt werden sollen, unterschiedlich sind, tritt ein Fehler auf.

`Spalte hinzufügen`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
dfA= pd.DataFrame(listA)

listB =['EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH']
dfB= pd.DataFrame(listB)

dfA['1'] = dfB
dfA

#Ausgabe
	0	1
0	AAA	EEE
1	BBB	FFF
2	CCC	GGG
3	DDD	HHH

※Hinweis Durch Hinzufügen von Tabellen mit dem Operator "+" werden Elemente zur gleichen Spalte hinzugefügt. (* Keine Kombination)

`Im Fall von "+"`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
dfA= pd.DataFrame(listA)

listB =['EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH']
dfB= pd.DataFrame(listB)

dfA + dfB

#Ausgabe
	0
0	AAAEEE
1	BBBFFF
2	CCCGGG
3	DDDHHH

### Verbinde 4 Tische Verbinden Sie die vier Tabellen von listA bis D.

`Originaltisch`


listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
listB = ['EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH']
listC = ['III', 'JJJ', 'KKK', 'LLL']
listD = ['MMM', 'NNN', 'OOO', 'PPP']

** ▼ df ['Spaltenname'] = Erstellt mit Listendaten ** └ "df": Originaltabelle

`Tisch verbinden`


import pandas as pd

listA = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
listB = ['EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH']
listC = ['III', 'JJJ', 'KKK', 'LLL']
listD = ['MMM', 'NNN', 'OOO', 'PPP']

dfA = pd.DataFrame(listA)
dfA[1] = listB
dfA[2] = listC
dfA[3] = listD

dfA


#Ausgabe
	0	1	2	3
0	AAA	EEE	III	MMM
1	BBB	FFF	JJJ	NNN
2	CCC	GGG	KKK	OOO
3	DDD	HHH	LLL	PPP

▶ So erhalten Sie Zeilen / Spalten / Werte [hier](https://qiita.com/yuta-38/items/69d03647e19eb29b0730)
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