辞書から DataFrame へ（1）
PandasはPython向けのオープンソースライブラリで、高性能で使いやすいデータ構造とデータ分析ツールを提供します。期待できそうですね！DataFrameは、Pandasの最も重要なデータ構造の1つです。基本的には、行と列にラベルを付けられる表形式データを格納する方法です。DataFrameを作成する方法の1つは、辞書を使うことです。
以降の演習では、さまざまな国の自動車データを扱います。各観測値は1つの国に対応し、列には1人当たりの自動車台数、人々が左側通行か右側通行かなどの情報が含まれています。
スクリプトには、次の3つのリストが定義されています。
names：データが利用可能な国名を含みます。dr：対応する国で人々が左側通行か右側通行かを示すブール値のリストです。cpc：各国における1000人あたりの自動車台数です。
辞書の各キーは列ラベルであり、各値は列の要素を含むリストです。
この演習はコースの一部です
Python中級
演習の手順
pandasをpdとしてインポートします。- あらかじめ定義されているリストを使って、
my_dictという辞書を作成します。キーと値のペアは3つ必要です。- キー
'country'、値names。 - キー
'drives_right'、値dr。 - キー
'cars_per_cap'、値cpc。
- キー
pd.DataFrame()を使って、辞書をcarsというDataFrameに変換します。carsを出力し、その出来栄えを確認しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Pre-defined lists
names = ['United States', 'Australia', 'Japan', 'India', 'Russia', 'Morocco', 'Egypt']
dr = [True, False, False, False, True, True, True]
cpc = [809, 731, 588, 18, 200, 70, 45]
# Import pandas as pd
# Create dictionary my_dict with three key:value pairs: my_dict
# Build a DataFrame cars from my_dict: cars
# Print cars