Python の Pandas ライブラリは、データ操作および分析を容易にするためのデータ型および関数群を提供します。 Pandas ライブラリの内部では、NumPy ライブラリの多次元配列 (ndarray) や数値演算関数が使用されています。 先に NumPy に慣れておくと理解が早くなります。

• 参考: NumPy 配列 (ndarray) の基本

pandas.Series はラベル付き 1 次元配列

pandas.Series は、1 次元の NumPy 配列 (ndarray) に、インデックス用のラベルを付加したデータ型です。 通常の配列データは 0、1、2 というインデックスで各要素にアクセスしますが、pandas.Series では各インデックスに意味のあるラベルを付けることができます。

pandas.Series を生成する

pandas.Series コンストラクタで、次のように初期データだけを指定すると、通常の配列と同様にインデックスとして 0、1、2 が割り振られます。

import pandas as pd

s = pd.Series([100, 200, 300])
print(s)

0    100
1    200
2    300
dtype: int64

各インデックスにラベルを設定する

pandas.Series コンストラクタで第 2 引数 (index) を追加指定すると、明示的に各インデックスのラベルを設定することができます。

import pandas as pd

s = pd.Series([100, 200, 300], index=["aaa", "bbb", "ccc"])
# s = pd.Series([100, 200, 300], ["aaa", "bbb", "ccc"])  # 同上
print(s)

aaa    100
bbb    200
ccc    300
dtype: int64

次のように、辞書オブジェクトから同様の pandas.Series を生成することもできます。

data = {"aaa": 100, "bbb": 200, "ccc": 300}
s = pd.Series(data)

Matplotlib による描画

Pandas は Matplotlib と統合されており、簡単にチャート描画を行うことができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

s = pd.Series([100, 200, 300], index=["aaa", "bbb", "ccc"])

# 出力設定
fig = plt.figure(facecolor="white", layout="tight", dpi=72, figsize=(6, 3))

# Pandas の Series データを棒グラフとしてプロット
s.plot.bar()

# 必要に応じて画面に表示
plt.show()

# 画像として保存
fig.savefig("img-001.svg")