演習課題「階層を指定した参照 1」
コードエリアには、階層型インデックスを持ったシリーズsが定義されています。
このシリーズsについて、次の表でAliceのPythonに対応するデータを取得して出力してください。
採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。
期待する出力値
AliceのPythonの値は90です
演習課題「階層を指定した参照 2」
コードエリアには、階層型インデックスを持ったシリーズsが定義されています。
このシリーズsについて、Alice、Bob、Charlieの3人のJavaScriptに対応する箇所のデータを取得して出力してください。
採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。
期待する出力値
name
Alice 60
Bob 65
Charlie 100
dtype: int64
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＃06:階層を指定した参照
このチャプターでは、階層型インデックスの階層を指定して、シリーズを参照する方法を学習します。
・階層インデックスを持ったシリーズのデータを、インデックスを指定して取得することができる
import pandas as pd
multi_index = pd.MultiIndex.from_product([["Kirishima", "Rokumura"], ["lang", "age"]], names=["name", "profile"])
s = pd.Series(["Ruby", 15, "Python", 16], index=multi_index)
print(s["Kirishima"])
print(s["Kirishima"]["lang"])・
s["Kirishima"]:シリーズsの、Kirishimaインデックスのデータを取得する・
s["Kirishima"]["lang"]:シリーズsのKirishimaインデックスのデータの、langインデックスのデータを取得する・階層インデックスを持ったシリーズのデータを、内部の階層のインデックス指定して取得することもできる
import pandas as pd
multi_index = pd.MultiIndex.from_product([["Kirishima", "Rokumura"], ["lang", "age"]], names=["name", "profile"])
s = pd.Series(["Ruby", 15, "Python", 16], index=multi_index)
print(s.loc[:, "lang"])・loc属性を使うことで、内部の階層のインデックスを指定してデータを取得できる
・
s.loc[: "lang"]::と"lang"で外から順に階層を指定しており、:は「その階層ではインデックスを指定せず、すべてを対象にする」ことを意味している・loc属性を使って「Kirishima インデックスの、さらにlangインデックスのデータ」といったように、上の「階層を指定した参照（外側）」のように取得することもできる
import pandas as pd
multi_index = pd.MultiIndex.from_product([["Kirishima", "Rokumura"], ["lang", "age"]], names=["name", "profile"])
s = pd.Series(["Ruby", 15, "Python", 16], index=multi_index)
print(s.loc["Kirishima", "lang"])