NumpyやPandaのshapeメソッドの使い方を解説していく

2023.01.18 2022.10.12

Python の shape メソッドは、このメソッドが適用された Python オブジェクトの次元を表す tuple を返します。

shapeメソッドが適用される Python オブジェクトは、通常numpy.arrayやpandas.DataFrameといったオブジェクトです。

shape メソッドが返すタプルの要素数は、Pythonオブジェクトの次元数と等しくなります。

各 tuple 要素は、Python オブジェクトのその次元に対応する要素数を表します。

この記事もチェック：numpyのreshapeメソッドの使い方|マイナスや次元追加、削除について解説する

Pandas: shape メソッド
1. 1. DataFrameの寸法を確認する
2. 2. 空のDataFrameの寸法を確認する
NumPy: shape メソッド
まとめ

Pandas: shape メソッド

Pandas の shape メソッドは、DataFrame の寸法（行と列）を表す tuple を返します。

1. DataFrameの寸法を確認する

# Import Pandas Python module

import pandas as pd 
 
# Create a Python list

ls =[['A','B','C','D'], ['e' ,'f' ,'g' ,'h'], [11, 22, 33, 44]]
 
# Create a Pandas DataFrame from the above list

df = pd.DataFrame(ls)
 
# Print the DataFrame

print(df)
 
# Check the dimensions of the DataFrame

print(df.shape)

結果を出力すると、以下の様になります。

    0   1   2   3 
0   A   B   C   D 
1   e   f   g   h 
2  11  22  33  44 
(3, 4)

Shape` メソッドは、DataFrameが3行4列の2次元であることを示す2つの要素を持つタプル (3, 4) を返します。

2. 空のDataFrameの寸法を確認する

# Import Pandas Python module

import pandas as pd 
 
# Create an empty Pandas DataFrame

df = pd.DataFrame()
 
# Print the DataFrame

print(df)
 
# Check the dimensions of the empty DataFrame

print(df.shape)

結果を出力すると、以下の様になります。

Empty DataFrame 
Columns: [] 
Index: [] 
(0, 0)

Shape`メソッドは、DataFrameが0行0列の2次元であることを示す2つの要素を持つタプル(0, 0)を返しています。

NumPy: shape メソッド

NumPy の shape メソッドは、 numpy array の次元を表す tuple を返す。

1. numpy配列の次元を確認する

# Import Python NumPy module

import numpy as np
 
# Define a numpy array with zero dimensions

arr = np.array([[[1,2] ,[3,5]], [[2,3] ,[4,7]], [[3,4] ,[5,8]]])
 
# Print the numpy array

print(arr)
 
# Check the dimensions of arr

print(arr.shape)

結果を出力すると、以下の様になります。

[[[1 2 3] 

  [3 5 6]]] 
(1, 2, 3)

Shape` メソッドは、配列が3つの次元を持ち、各次元がそれぞれ1、2、3の要素を持つことを示す、3つの要素を持つタプル (1、2、3) を返しました。

この記事もチェック：Numpyで1次元や多次元配列での平均値を求める方法|averageメソッドを使う方法を解説

2. 0次元のnumpy配列の次元を確認する

# Import Python NumPy module

import numpy as np
 
# Define a numpy array with zero dimensions

arr = np.array(0)
 
# Print the numpy array

print(arr)
 
# Check the dimensions of arr

print(arr.shape)

出力せよ。

0 
()

Shape` メソッドは、配列の次元がゼロであることを示す、要素数ゼロの空のタプル () を返しました。

この記事もチェック：Numpyとvstackメソッドを使って1次元配列を多次元配列に結合する方法

3. 次元で要素が0個のnumpy配列の次元を確認する

# Import Python NumPy module

import numpy as np
 
# Define a numpy array from an empty list

arr = np.array([])
 
# Print the numpy array

print(arr)
 
# Check the dimensions of arr

print(arr.shape)

出力せよ。

[] 
(0,)

Shape` メソッドは、配列が1次元で要素が0であることを示す、1つの要素を持つタプル (0,) を返しました。

まとめ

この記事では、Pythonのオブジェクト（NumPy配列またはPandas DataFrame）の次元を調べるために、Pythonのshapeメソッドを使用する方法を学びました。

この記事もチェック：PandasのDataFrameをNumpyの配列に変換する方法