自分で作ったプログラムでも、実際にデータがどうなっているのかを知りたい場合は多いです。データのタイプによって調べ方は異なります。それらをまとめてみました。まずは、type関数でオブジェクトの種類を調べましょう。
| メソッド・属性 | 説明 | |
| データフレーム | df.shape | 大きさ |
| df.dtypes | データタイプ | |
| df.head() | 最初のデータ | |
| df.tail() | 終わりのデータ | |
| テンソル | x.shape | 大きさ |
| x.dtype | データタイプ | |
| x.ndim | 次元 | |
| x.numel() | 要素の総数 |
経済統計の使い方では、統計データの入手法から分析法まで解説しています。
中身を知る
どのようなデータかを知るには、type関数を使います。アレイなのかデータフレームなのか、テンソルなのかがわかります。
type(オブジェクト)
データフレームであれば、<class’pandas.core.frame.DataFrame’>と表示されます。pandasというパッケージの中のcore.frameというモジュールにある、DataFrameというデータ型ということを示しています。データフレームはクラス（設計図）であり、メソッドが使えます。
print(type(df1))出力
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>PyTorchで作ったテンソルの場合は、<class ‘torch.Tensor’>と表示されます。
データフレームの場合
下記のデータフレームを基に説明します。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"国名": ["A国", "B国", "C国"],
"2000": [400, 330, 240],
"2010": [410, 340, 250],
"2020": [420, 350, 260]
})データを見る
df
print(df)
Jupyter Notebookやグーグルコラボでは、データフレームの名前のみを入力すると、データが表形式で出力されます。データ量が多い場合は最初の5行と最後の5行が表示されます。
print(df)としても出力されます。こちらもデータ量が多い場合は最初の5行と最後の5行が表示されます。
国名 2000 2010 2020
0 A国 400 410 420
1 B国 330 340 350
2 C国 240 250 260データフレームの大きさを知る
df.shape
データフレームの大きさを知るには、shape属性を使います。3行×4列（shape=(3,4))であることがわかります。
df.shape出力
(3, 4)データタイプを知る
df.dtypes
データフレームの要素のデータタイプを知るには、dtypesメソッドを使います。
print(df.dtypes)列名は、数値になったり文字になったりするので、objectになっています。国名は文字ですが、objectはすべての形を含みます。ほかはint64で、整数であることを表しています。
国名 object
2000 int64
2010 int64
2020 int64
dtype: objectデータの一部を見る
df.head(),df.tail()
データの一部をみるには、headメソッドやtailメソッドがあります。()の中に数字を入れると、その行分だけ出力されます。何も入力しない場合はhead()は最初5行、tail()は最後5行が出力されます。
テンソルの場合
type(x)を調べてｘがテンソルだとわかった場合です。
データを見る
x
print(x)
テンソルの名前のみを入力しても、print(x)としてもテンソル形式で出力されます。
import torch
# 2行3列のテンソルを作成
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])出力
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])テンソルの大きさを知る
x.shape
データフレームの大きさを知るには、shape属性を使います。2行3列であることがわかります。
x.shape出力
torch.Size([2, 3])x.size()で調べることもできます。
x.size()出力
torch.Size([2, 3])データタイプを知る
x.dtype
テンソルの要素のデータタイプを知るには、dtypeメソッドを使います。
x.dtypeデータフレームは、データタイプが複数のことがありますが、テンソルでは同じなので、dtypeと単数形です。
出力
torch.int64次元数を確認する
x.ndim
次元数を確認するには、x.ndimで調べることができます。x.dim()も同じです。
x.ndim出力
2要素の総数を調べる
x.numel()
要素の総数を調べるにはx.numel()を使います。
x.numel()出力
6
