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title: #6 読み込んだデータの確認（２）
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: データサイエンス体験動画「データサイエンス　チュートリアル　猫のタロー編」の第6回目は、読み込んだデータの確認（２）を説明します。今回は、下記のプログラムを使って、データのサイズを取得する方法を解説します。  ⑥ len(データ名.index) ⑦ データ名[&quot;カラム名&quot;] ⑧ データ名[&quot;カラム名&quot;].unique()  また、理解を深めるために、下記の知識を身に付けていきます。  ●Pandasのデータ構造「Series」と「DataFrame」 ●データの個数の数え方：「のべ」と「ユニーク」の違い  ■この動画のブログ  データサイエンス チュートリアル https://tutorial4datascience.blogspot.com/
published: September 07, 23
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1st STEP ビッグデータの
読み込みとデータの確認
Section ４
読み込んだデータの確認（２）
⑥ len(データ名.index)
⑦ データ名[“列名&quot;]
⑧ データ名[“列名&quot;].unique()


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
１．その他のデータの確認
前Sectionで行った目視確認の他、データを確認する主な方法には、下記の３つがあ
ります。
⑥ len(データ名.index)
→行数を数える時に使います。
⑦ データ名[&quot;列名&quot;]
→列のことをカラムともいい、特定のカラムにどのようなデータがあるかを確かめるには
このプログラムを使います。「” “」は「’ ‘」でも構いません。
⑧ データ名[&quot;列名&quot;].unique()
→該当するカラムの重複を避け、カラムの一覧を見るためには、次のようなプログラム
を使います。「” “」は「’ ‘」でも構いません。
また、⑥と⑧を同時に処理する下記の方法も身に付けていきましょう。
len(データ名[&quot;列名&quot;].unique())


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
⑥ len(データ名.index)
新しい「コードセル」に、⑥を書いていきましょう。データ名は、「id_pos」ですね。( ) 内に、
データ名、ドット、indexと続けます。
「ドット、index」を省略して「len(データ名)」としても同じように行数が出ます。
★前Sectionで確認したように、541,909行のデータであることが分かります。


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
【参考】 データ（DataFrame）のサイズを取得する方法
「len」の他にも、 列数などのDataFrameのサイズを取得する方法は、いくつかあります。
●len(データ名. columns)
列数を取得できます。
●データ名.shape
行数と列数を取得できます。
●データ名.size
行数 × 列数の値を取得できます。
●データ名.info()
行数・列数や全体のメモリ使用量、各列のデータ型や欠損値ではない要素の数などの
情報を表示できます。


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
⑦ データ名[&quot;列名&quot;]
一番右寄りの列「Country」の列だけを取り出すために、 ⑦を書いていきましょう。
「[」を入力すると、自動的に「[ ]」のように囲ってくれます。便利ですね。 「”」も同様です。
③の結果の「Country 」列と同様であることがわかりますね。


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
【参考】 SeriesとDataFrame
id_pos[“Country”] を実行した結果は、表がDataFrameに比べてシンプルな感じの表記
になっています。これは、PandasのSeriesというデータ構造になっているからです。
実は、Pandasのデータ構造には、#5で解説したDataFrameと今回出てきたSeriesの２種
類があります。
Series
DataFrame
一次元データ
（列のみ、行のみ）
二次元データ
（行と列）
また、pd.DataFrame(データ名 or データの一部) とすれば、結果をDataFrameで取得するこ
とができます。この場合は、pd.DataFrame(id_pos[“Country”])と書きます。
SeriesとDataFrameの返還に関しては、下記のURLを参考にしてください。
https://note.nkmk.me/python-pandas-dataframe-series-conversion/


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
⑧ データ名[“列名&quot;].unique()
「Country」（顧客が居住する国）は重複して出てきますが、全部で何カ国の顧客がい
るのか調べるため、 ⑧を書いていきましょう。
これは、データを確認するときは、よく使う手法です。
このまま数を数えても構わないのですが、やや多いので、 次のプログラムで算出しましょう。


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
⑥＋⑧
「⑥ len(データ名.index)」と「⑧ データ名[“列名”].unique()」を同時に処理してみましょ
う。その場合、lenに続く()内に、「データ名[“列名”].unique()」を挿入します。
len(id_pos[“Country”]. unique())
わりと直感的に、プログラムが浮かぶのではでしょうか？これが、Pythonの良さです。


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Section 4 読み込んだデータの確認（２）
【参考】 データの個数の数え方
データの個数の数え方には、「のべ」と「ユニーク」があります。その違いは、下記のようになります。
A,A,B,C,C,A,C,B
のべ ８個
出現した数
ユニーク ３個
何種類か


