[Python] Comment créer une table à partir d'une liste (opération de base de création de table / changement de nom de matrice)

À propos de l'opération de base de création d'une table avec python. Un résumé de la création et du fonctionnement d'une table basée sur une liste de données pour une compréhension facile.

Utilisez pandas DataFrame pour créer la table.

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**table des matières**

[Tableau à une colonne](# 1 Tableau à une colonne)
[Créer une table](# 1-1 Créer une table)
[Renommer la colonne](# 1-2 Renommer la colonne)
[Renommer la ligne](# 1-3 Renommer la ligne)
[Changer le nom de la matrice en même temps](# 1-4 Changer le nom de la matrice en même temps)
[Table multi-colonnes](# 2 Table multi-colonnes)
[Rejoindre dans l'état de la liste](Rejoindre dans l'état #list)
[Créer une table, puis joindre](# Créer une table, puis joindre)
Joindre 4 tables (# Joindre 4 tables)

## 1. 1. Table à une colonne Créez un tableau à partir de la liste unidimensionnelle suivante.

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

### (1-1) Créer un tableau

pd.DataFrame (tableau) └ "pd": pandas Abréviation. importation PD └ "DataFrame": données de table 2D

`Créer une table`


import pandas as pd

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

#production
	0
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

-Le tableau est sorti sous forme de tableau ・ La première colonne est l'en-tête (numéro d'index à partir de 0) ・ La première ligne est le nom de la colonne (numéro d'index à partir de 0)

▼ Vous pouvez saisir des données directement dans l'argument

`Créer une table (directement)`


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

#production
	0
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

### (1-2) Changer le nom de la colonne ① Désigné lors de la création du tableau ② Changer plus tard ②-1. méthode des colonnes ②-2. renommer la méthode

① Désigné lors de la création du tableau

Spécifiez colonnes = ['AAA'] dans l'option DataFrame. └ "AAA": nom de la colonne (facultatif)

`Renommer la colonne`


import pandas as pd

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

#production
Ah ah
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

Aucun (colonnes = 'Ah') entraînera une erreur.

#### ② Changer plus tard ##### ②-1. méthode des colonnes

df.columns = ['AAA'] └ "df": données de table └ ".columns": obtient les noms de colonnes └ "AAA": nom de colonne à attribuer

Attribuer à l'aide de la méthode des colonnes.

La valeur à attribuer est [] obligatoire. Sinon, une erreur se produira.

`Renommer la colonne (plus tard)`


df1.columns = ['Ah ah']
df1

#production
Ah ah
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

##### ②-2. renommer la méthode `df.rename(columns={n:'AAA'}) └ "df": données de table └ ".rename": renommer la ligne / colonne └ "columns = {}": modifier le nom de la colonne └ "n": nom de colonne de la source de modification └ "AAA": nom de colonne après modification

renommer peut spécifier le nom de colonne à modifier et comment. {Nom de la colonne d'origine: nom de la colonne modifié}

`Changer avec la méthode de changement de nom`


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

#production
Ah ah
0	AAA
1	BBB
2	CCC
3	DDD

### (1-3) Changer le nom de la ligne

① Désigné lors de la création du tableau ② Changer plus tard ②-1. méthode d'index ②-2. renommer la méthode

① Désigné lors de la création du tableau

Spécifiez ʻindex = ['AAA', 'BBB' ,,,,] `dans l'option DataFrame. └ "AAA" "BBB": Nom de la ligne (facultatif) └ Une chaîne de caractères ou une valeur numérique peut être spécifiée

Le nombre de lignes et le nombre d'éléments spécifiés par index doivent correspondre. Erreur s'il y en a beaucoup ou peu.

** ▼ Spécifier par chaîne de caractères **

`Renommer la colonne (chaîne de caractères)`


import pandas as pd

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

#production
	0
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

** ▼ Précisez numériquement **

`Changement de nom de colonne (valeur numérique)`


import pandas as pd

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

#production
	0
111.00	AAA
22.20	BBB
3.33	CCC
444.00	DDD

** ▼ Précisez avec une variable **

`Changement de nom de colonne (valeur numérique)`


import pandas as pd

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

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

#production
	0
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

#### ② Changer plus tard ##### ②-1. méthode d'index

Spécifiez df.index = ['AAA', 'BBB' ,,,,]. └ "AAA" "BBB": Nom de la ligne (facultatif) └ La chaîne de caractères et la valeur numérique peuvent être spécifiées

Le nombre de lignes et le nombre d'éléments spécifiés par index doivent correspondre. Erreur s'il y en a beaucoup ou peu.

`Changer le nom de l'index plus tard`


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

#production
	0
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

#### ② Changer plus tard ##### ②-2. renommer la méthode `df.rename(index={n:'AAA'}) └ "df": données de table └ ".rename": renommer la ligne / colonne └ "index = {}": modifier le nom de la ligne └ "n": nom de ligne de la source de changement └ "AAA": nom de la ligne après modification

renommer peut spécifier le nom de colonne à modifier et comment. rename = (index = {nom de la ligne d'origine: nom de la ligne modifié})

`Changer avec la méthode de changement de nom`


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

#production
	0
0	AAA
111	BBB
2	CCC
333	DDD

### (1-4) Changer le nom de la matrice en même temps

① Désigné lors de la création du tableau ② Changer plus tard ②-1. méthode d'index ②-2. renommer la méthode

① Désigné lors de la création du tableau

Avec les options DataFrame columns=['AAA','BBB',,,,] index=['aaa','bbb',,,,] Est spécifié. └ "AAA" "BBB": nom de la colonne (facultatif) └ "aaa" "bbb": Nom de la ligne (facultatif)

Le nombre de colonnes et le nombre d'éléments spécifiés par les colonnes et l'index doivent correspondre. Erreur s'il y en a beaucoup ou peu.

`Spécifiez une matrice`


import pandas as pd

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


#production
Ah ah
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

`Spécifiez une matrice (variable)`


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


#production
Ah ah
111	AAA
222	BBB
333	CCC
444	DDD

#### ② Changer plus tard ##### ②-2. renommer la méthode `df.rename(index={n:'AAA'}, columns={m:'BBB'}) └ "df": données de table └ ".rename": renommer la ligne / colonne └ "index = {}": modifier le nom de la ligne └ "n": nom de ligne de la source de changement └ "AAA": nom de la ligne après modification └ "columns = {}": modifier le nom de la colonne └ "m": nom de colonne de la source de changement └ "BBB": nom de colonne après modification

renommer peut spécifier le nom de colonne à modifier et comment. rename (index = {nom de ligne d'origine: nom de ligne modifié}, colonnes = {nom de colonne d'origine: nom de colonne modifié})

L'index et les colonnes doivent être décrits entre () du même nom. Si vous le divisez en deux lignes, une seule sera reflétée.

`Spécifiez une matrice (méthode de renommer)`


import pandas as pd

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

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


#production
Bien
0	AAA
111	BBB
2	CCC
333	DDD

## 2. Table multi-colonnes

Créez une table à plusieurs colonnes à partir de plusieurs listes.

Combinez les deux listes.

Comment rejoindre une ligne à la fois

`list`


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

Méthode ① Combinez dans l'état de liste ② Créez une table puis rejoignez

① Combinez dans l'état de liste

Faites de la liste A un tableau.
Spécifiez le nom de la colonne et l'élément à ajouter.

df['aaa'] = ['AAA', 'BBB',,,] └ "df": table d'origine └ "aaa": nom de colonne à ajouter (la valeur numérique est également acceptable) └ "AAA" "BBB": éléments de colonne

Si le nombre d'éléments du tableau d'origine et le nombre d'éléments de la liste à ajouter sont différents, une erreur se produira.

`Ajouter une colonne`


import pandas as pd

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

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

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

`Erreur si le nombre d'éléments est différent`


import pandas as pd

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

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

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

### ② Créez une table puis rejoignez Fondamentalement, la même chose que la procédure de jointure dans l'état d'un tableau.

Faites de la liste A un tableau.
Transformez listB en tableau.
Spécifiez le nom de la colonne dans le tableau de listA et le tableau de listB dans l'élément. df['aaa'] = dfB └ "df": table d'origine └ "aaa": nom de colonne à ajouter (la valeur numérique est également acceptable) └ "AAA" "BBB": éléments de colonne

Si le nombre d'éléments du tableau d'origine et le nombre d'éléments de la liste à ajouter sont différents, une erreur se produira.

`Ajouter une colonne`


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

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

※Mise en garde Ajouter des tableaux avec l'opérateur "+" ajoutera des éléments à la même colonne. (* Pas une combinaison)

`Dans le cas de "+"`


import pandas as pd

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

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

dfA + dfB

#production
	0
0	AAAEEE
1	BBBFFF
2	CCCGGG
3	DDDHHH

### Rejoindre 4 tables Rejoignez les quatre tables de la liste A à D.

`Table originale`


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

** ▼ df ['column name'] = Créé avec des données de liste ** └ "df": table d'origine

`Joindre la table`


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


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

▶ Comment obtenir des lignes / colonnes / valeurs [ici](https://qiita.com/yuta-38/items/69d03647e19eb29b0730)
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