pandasの属性がどのようなものかわかりません。

現在機械学習について勉強をしています。
padnasでデータフレーム型の行列を入れ替えたい時にTを使って下記のように記述をしました。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./hoge.csv")
df.T

突然.Tと出てきてよくわからずに調べたところpandasにはmethodとattributeがあり、TはDateframeの属性(Attribute)であるとの記述を見かけたのですが、そもそも「Dateframeの属性」という表現が自分の中で理解できていません。
attributeはpandasにおいてどのような役割を担っているのでしょうか？
methodは操作を定義したものだと認識しています。

わかる方いましたら教えていただきたいです。
よろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

Pythonのオブジェクトは属性を持ちます。
属性にアクセスするためには、"."つまりドットを使います。

属性のうちで呼び出し可能なもののうちの一部はmethodと呼ばれます。

methodは操作を定義したものだと認識しています、という言い方に合わせるならば、method以外の属性はデータを表しているということになります。

少し複雑になるのですが、メソッドではないけれども関数を呼び出すためのpropertyという機能があります。これは、データに見えるものにアクセスしたとき、別の処理が呼び出されるというものです。
propertyの使い方は

class property

をご覧ください。

ここまではpandas特有ではなく、Pythonの機能の一般論です。

Dateframe.Tはpropertyです。

Dataframeというクラスの定義の中で、関係のあるところだけを以下に引用します。

python
1class DataFrame(NDFrame):
2    def transpose(self, *args, copy: bool = False) -> "DataFrame":
3        nv.validate_transpose(args, dict())
4        # construct the args
5
6        dtypes = list(self.dtypes)
7        if self._is_homogeneous_type and dtypes and is_extension_array_dtype(dtypes[0]):
8            # We have EAs with the same dtype. We can preserve that dtype in transpose.
9            dtype = dtypes[0]
10            arr_type = dtype.construct_array_type()
11            values = self.values
12
13            new_values = [arr_type._from_sequence(row, dtype=dtype) for row in values]
14            result = self._constructor(
15                dict(zip(self.index, new_values)), index=self.columns
16            )
17
18        else:
19            new_values = self.values.T
20            if copy:
21                new_values = new_values.copy()
22            result = self._constructor(
23                new_values, index=self.columns, columns=self.index
24            )
25
26        return result.__finalize__(self)
27
28    T = property(transpose)