質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.50%
機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

Q&A

解決済

1回答

291閲覧

PythonのDataFrameにおける、特定のカラムを選択する際の表記について

dal

総合スコア38

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

0グッド

0クリップ

投稿2018/11/15 13:54

pythonにて、まず以下のコードを実行しました。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4d = {'city': ['tokyo', 'nagoya', 'osaka', 'tokyo', 'nagoya', 'osaka', 'tokyo', 'osaka', 'tokyo'],'target': [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]} 5 6df = pd.DataFrame(d)

その後、以下の2パターンのコードを試したところ出力結果が等しくなりました。

<パターン1>

python

1df['city']

<パターン2>

python

1df.city

<出力結果>

0 tokyo 1 nagoya 2 osaka 3 tokyo 4 nagoya 5 osaka 6 tokyo 7 osaka 8 tokyo Name: city, dtype: object

今まで、df['city']という表記しか存在しないと思っていたのですが、PythonのDataFrameにおいて、

データフレーム['カラム名'](例:df['city'])

データフレーム.カラム名(例:df.city)

は同義なのでしょうか?詳しい方がいたら教えていただきたいです。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

pandas dataframe where clause with dot versus brackets column selectionにうまくまとまってました。
要約すると

  • df['hoge'] と df.hoge は同じものである。
  • ただし列名が'sum'のような、df内蔵の関数と同じだとdf.sumは列を返さず関数を呼ぼうとする。
  • これは分かりにくいバグを生む元なのでdf['hoge']という表記のほうがよい。

とのことです。実際、私もdf.hogeのような表記は避けています。

投稿2018/11/15 14:09

can110

総合スコア38233

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

dal

2018/11/15 14:47

なるほど、そうなのですね ご回答ありがとうございました!!
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.50%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問