Pythonでインデックスを設定する方法

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasには、DataFrameのインデックスを設定するためのset_index関数があります。この関数を使うと、既存の列データをインデックスとして利用することができます。

set_index関数の基本的な使い方

まずはset_index関数の基本的な使い方から見ていきましょう。以下のようなデータフレームがあるとします。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'age': [17, 18, 18, 17, 19, 17],
    'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'],
    'name': ['Tarou', 'Hanako', 'Kakeru', 'Manaka', 'Tomoki', 'Rin'],
    'state': ['Tokyo', 'Osaka', 'Osaka', 'Nagoya', 'Chiba', 'Hakata']
})

このデータフレームに対して、state列をインデックスに設定するには以下のようにします。

df.set_index('state')

これにより、state列がインデックスとなり、元のデータフレームからは削除されます。

複数の列をインデックスに設定する

複数の列をインデックスに設定することも可能です。その場合、MultiIndexとなります。

df.set_index(['state', 'age'])

インデックスに設定した列を削除しない

drop=Falseを指定すると、インデックスに設定した列が元のデータフレームから削除されずに残ります。

df.set_index('state', drop=False)

既存のインデックスに追加する

append=Trueを指定すると、既存のインデックスに新たなインデックスが追加され、MultiIndexが生成されます。

df.set_index('state', append=True)

以上、PythonのPandasライブラリで提供されているset_index関数の使い方について解説しました。この関数を使うことで、データフレームのインデックスを自由に設定することができます。データ分析を行う際には、適切なインデックスの設定が重要となるため、ぜひマスターしておきましょう。.