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# DataStore クラス リファレンス

> DataStore、ColumnExpr、LazyGroupBy、LazySeries クラスの完全な API リファレンス

このリファレンスでは、DataStore API の中核となるクラスについて説明します。

<div id="datastore">
  ## DataStore
</div>

データ操作のための主要なDataFrameライクなクラスです。

```python theme={null}
from chdb.datastore import DataStore
```

<div id="datastore-constructor">
  ### コンストラクタ
</div>

```python theme={null}
DataStore(data=None, columns=None, index=None, dtype=None, copy=None)
```

**パラメータ:**

| パラメータ     | 型                             | 説明       |
| --------- | ----------------------------- | -------- |
| `data`    | dict/list/DataFrame/DataStore | 入力データ    |
| `columns` | list                          | カラム名     |
| `index`   | Index                         | 行インデックス  |
| `dtype`   | dict                          | カラムのデータ型 |
| `copy`    | bool                          | データのコピー  |

**例:**

```python theme={null}
# 辞書から
ds = DataStore({'a': [1, 2, 3], 'b': ['x', 'y', 'z']})

# pandas DataFrameから
import pandas as pd
ds = DataStore(pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]}))

# 空のDataStore
ds = DataStore()
```

<div id="datastore-properties">
  ### プロパティ
</div>

| プロパティ     | 型         | 説明                        |
| --------- | --------- | ------------------------- |
| `columns` | Index     | カラム名                      |
| `dtypes`  | Series    | カラムのデータ型                  |
| `shape`   | tuple     | (行数, カラム数)                |
| `size`    | int       | 要素の総数                     |
| `ndim`    | int       | 次元数 (2)                   |
| `empty`   | bool      | DataFrame が空かどうか          |
| `values`  | ndarray   | 基になるデータを NumPy 配列として表したもの |
| `index`   | Index     | 行インデックス                   |
| `T`       | DataStore | 転置                        |
| `axes`    | list      | 軸のリスト                     |

<div id="datastore-factory">
  ### ファクトリメソッド
</div>

| メソッド                      | 説明                        |
| ------------------------- | ------------------------- |
| `uri(uri)`                | URI から作成する汎用ファクトリ         |
| `from_file(path, ...)`    | ファイルから作成                  |
| `from_df(df)`             | pandas DataFrame から作成     |
| `from_s3(url, ...)`       | S3 から作成                   |
| `from_gcs(url, ...)`      | Google Cloud Storage から作成 |
| `from_azure(url, ...)`    | Azure Blob から作成           |
| `from_mysql(...)`         | MySQL から作成                |
| `from_postgresql(...)`    | PostgreSQL から作成           |
| `from_clickhouse(...)`    | ClickHouse から作成           |
| `from_mongodb(...)`       | MongoDB から作成              |
| `from_sqlite(...)`        | SQLite から作成               |
| `from_iceberg(path)`      | Iceberg テーブルから作成          |
| `from_delta(path)`        | Delta Lake から作成           |
| `from_numbers(n)`         | 連番で作成                     |
| `from_random(rows, cols)` | ランダムなデータで作成               |
| `run_sql(query)`          | SQL クエリから作成               |

詳細は [ファクトリメソッド](/ja/products/chdb/datastore/factory-methods) を参照してください。

<div id="datastore-query">
  ### クエリメソッド
</div>

| メソッド                          | 戻り値         | 説明            |
| ----------------------------- | ----------- | ------------- |
| `select(*cols)`               | DataStore   | カラムを選択        |
| `filter(condition)`           | DataStore   | 行を絞り込み        |
| `where(condition)`            | DataStore   | `filter` の別名  |
| `sort(*cols, ascending=True)` | DataStore   | 行をソート         |
| `orderby(*cols)`              | DataStore   | `sort` の別名    |
| `limit(n)`                    | DataStore   | 行数を制限         |
| `offset(n)`                   | DataStore   | 行をスキップ        |
| `distinct(subset=None)`       | DataStore   | 重複を削除         |
| `groupby(*cols)`              | LazyGroupBy | 行をグループ化       |
| `having(condition)`           | DataStore   | グループを絞り込み     |
| `join(right, ...)`            | DataStore   | DataStore を結合 |
| `union(other, all=False)`     | DataStore   | DataStore を連結 |
| `when(cond, val)`             | CaseWhen    | CASE WHEN     |

詳細は、[クエリの構築](/ja/products/chdb/datastore/query-building)を参照してください。

<div id="datastore-pandas">
  ### Pandas 互換メソッド
</div>

209 個のメソッドの完全な一覧については、[Pandas Compatibility](/ja/products/chdb/datastore/pandas-compat) をご覧ください。

**インデックス操作:**
`head()`, `tail()`, `sample()`, `loc`, `iloc`, `at`, `iat`, `query()`, `isin()`, `where()`, `mask()`, `get()`, `xs()`, `pop()`

**集計:**
`sum()`, `mean()`, `std()`, `var()`, `min()`, `max()`, `median()`, `count()`, `nunique()`, `quantile()`, `describe()`, `corr()`, `cov()`, `skew()`, `kurt()`

**操作:**
`drop()`, `drop_duplicates()`, `dropna()`, `fillna()`, `replace()`, `rename()`, `assign()`, `astype()`, `copy()`

**ソート:**
`sort_values()`, `sort_index()`, `nlargest()`, `nsmallest()`, `rank()`

**整形:**
`pivot()`, `pivot_table()`, `melt()`, `stack()`, `unstack()`, `transpose()`, `explode()`, `squeeze()`

**結合:**
`merge()`, `join()`, `concat()`, `append()`, `combine()`, `update()`, `compare()`

**適用/変換:**
`apply()`, `applymap()`, `map()`, `agg()`, `transform()`, `pipe()`, `groupby()`

**時系列:**
`rolling()`, `expanding()`, `ewm()`, `shift()`, `diff()`, `pct_change()`, `resample()`

<div id="datastore-io">
  ### I/O メソッド
</div>

| メソッド                    | 説明                   |
| ----------------------- | -------------------- |
| `to_csv(path, ...)`     | CSV にエクスポート          |
| `to_parquet(path, ...)` | Parquet にエクスポート      |
| `to_json(path, ...)`    | JSON にエクスポート         |
| `to_excel(path, ...)`   | Excel にエクスポート        |
| `to_df()`               | pandas DataFrame に変換 |
| `to_pandas()`           | to\_df のエイリアス        |
| `to_arrow()`            | Arrow テーブルに変換        |
| `to_dict(orient)`       | 辞書に変換                |
| `to_records()`          | レコードに変換              |
| `to_numpy()`            | NumPy 配列に変換          |
| `to_sql()`              | SQL 文字列を生成           |
| `to_string()`           | 文字列表現                |
| `to_markdown()`         | Markdown テーブル        |
| `to_html()`             | HTML テーブル            |

詳細は [I/O 操作](/ja/products/chdb/datastore/io) を参照してください。

<div id="datastore-debug">
  ### デバッグメソッド
</div>

| メソッド                     | 説明             |
| ------------------------ | -------------- |
| `explain(verbose=False)` | 実行計画を表示        |
| `clear_cache()`          | キャッシュ済みの結果をクリア |

詳しくは[デバッグ](/ja/products/chdb/debugging)を参照してください。

<div id="datastore-magic">
  ### 特殊メソッド
</div>

| メソッド                      | 説明                                             |         |
| ------------------------- | ---------------------------------------------- | ------- |
| `__getitem__(key)`        | `ds['col']`, `ds[['a', 'b']]`, `ds[condition]` |         |
| `__setitem__(key, value)` | `ds['col'] = value`                            |         |
| `__delitem__(key)`        | `del ds['col']`                                |         |
| `__len__()`               | `len(ds)`                                      |         |
| `__iter__()`              | `for col in ds`                                |         |
| `__contains__(key)`       | `'col' in ds`                                  |         |
| `__repr__()`              | `repr(ds)`                                     |         |
| `__str__()`               | `str(ds)`                                      |         |
| `__eq__(other)`           | `ds == other`                                  |         |
| `__ne__(other)`           | `ds != other`                                  |         |
| `__lt__(other)`           | `ds < other`                                   |         |
| `__le__(other)`           | `ds <= other`                                  |         |
| `__gt__(other)`           | `ds > other`                                   |         |
| `__ge__(other)`           | `ds >= other`                                  |         |
| `__add__(other)`          | `ds + other`                                   |         |
| `__sub__(other)`          | `ds - other`                                   |         |
| `__mul__(other)`          | `ds * other`                                   |         |
| `__truediv__(other)`      | `ds / other`                                   |         |
| `__floordiv__(other)`     | `ds // other`                                  |         |
| `__mod__(other)`          | `ds % other`                                   |         |
| `__pow__(other)`          | `ds ** other`                                  |         |
| `__and__(other)`          | `ds & other`                                   |         |
| `__or__(other)`           | \`ds                                           | other\` |
| `__invert__()`            | `~ds`                                          |         |
| `__neg__()`               | `-ds`                                          |         |
| `__pos__()`               | `+ds`                                          |         |
| `__abs__()`               | `abs(ds)`                                      |         |

***

<div id="columnexpr">
  ## ColumnExpr
</div>

遅延評価用のカラム式を表します。カラムにアクセスしたときに返されます。

```python theme={null}
# ColumnExpr は自動的に返されます
col = ds['name']  # ColumnExpr を返します
```

<div id="datastore-properties">
  ### プロパティ
</div>

| プロパティ   | 型     | 説明   |
| ------- | ----- | ---- |
| `name`  | str   | カラム名 |
| `dtype` | dtype | データ型 |

<div id="columnexpr-accessors">
  ### アクセサ
</div>

| アクセサ    | 説明          | メソッド     |
| ------- | ----------- | -------- |
| `.str`  | 文字列操作       | 56 メソッド  |
| `.dt`   | DateTime 操作 | 42+ メソッド |
| `.arr`  | Array 操作    | 37 メソッド  |
| `.json` | JSON のパース   | 13 メソッド  |
| `.url`  | URL のパース    | 15 メソッド  |
| `.ip`   | IP アドレス操作   | 9 メソッド   |
| `.geo`  | Geo/距離の操作   | 14 メソッド  |

完全なドキュメントについては、[Accessors](/ja/products/chdb/datastore/accessors)を参照してください。

<div id="columnexpr-arithmetic">
  ### 算術演算
</div>

```python theme={null}
ds['total'] = ds['price'] * ds['quantity']
ds['profit'] = ds['revenue'] - ds['cost']
ds['ratio'] = ds['a'] / ds['b']
ds['squared'] = ds['value'] ** 2
ds['remainder'] = ds['value'] % 10
```

<div id="columnexpr-comparison">
  ### 比較演算
</div>

```python theme={null}
ds[ds['age'] > 25]           # より大きい
ds[ds['age'] >= 25]          # 以上
ds[ds['age'] < 25]           # より小さい
ds[ds['age'] <= 25]          # 以下
ds[ds['name'] == 'Alice']    # 等しい
ds[ds['name'] != 'Bob']      # 等しくない
```

<div id="columnexpr-logical">
  ### 論理演算
</div>

```python theme={null}
ds[(ds['age'] > 25) & (ds['city'] == 'NYC')]    # AND
ds[(ds['age'] > 25) | (ds['city'] == 'NYC')]    # OR
ds[~(ds['status'] == 'inactive')]               # NOT
```

<div id="columnexpr-methods">
  ### メソッド
</div>

| メソッド                         | 説明             |
| ---------------------------- | -------------- |
| `as_(alias)`                 | エイリアス名を設定      |
| `cast(dtype)`                | 型に CAST        |
| `astype(dtype)`              | cast のエイリアス    |
| `isnull()`                   | NULL である       |
| `notnull()`                  | NULL ではない      |
| `isna()`                     | isnull のエイリアス  |
| `notna()`                    | notnull のエイリアス |
| `isin(values)`               | 値のリストに含まれる     |
| `between(low, high)`         | 2 つの値の間にある     |
| `fillna(value)`              | NULL を補完       |
| `replace(to_replace, value)` | 値を置換           |
| `clip(lower, upper)`         | 値を範囲内に切り詰める    |
| `abs()`                      | 絶対値            |
| `round(decimals)`            | 値を丸める          |
| `floor()`                    | 切り捨て           |
| `ceil()`                     | 切り上げ           |
| `apply(func)`                | 関数を適用          |
| `map(mapper)`                | 値をマッピング        |

<div id="columnexpr-aggregation">
  ### 集計メソッド
</div>

| メソッド          | 説明          |
| ------------- | ----------- |
| `sum()`       | 合計          |
| `mean()`      | 平均          |
| `avg()`       | `mean` の別名  |
| `min()`       | 最小値         |
| `max()`       | 最大値         |
| `count()`     | null 以外の値の数 |
| `nunique()`   | 一意な値の数      |
| `std()`       | 標準偏差        |
| `var()`       | 分散          |
| `median()`    | 中央値         |
| `quantile(q)` | 分位点         |
| `first()`     | 最初の値        |
| `last()`      | 最後の値        |
| `any()`       | いずれかが true  |
| `all()`       | すべてが true   |

***

<div id="lazygroupby">
  ## LazyGroupBy
</div>

集約処理用にグループ化された DataStore を表します。

```python theme={null}
# LazyGroupBy は自動的に返されます
grouped = ds.groupby('category')  # LazyGroupBy を返します
```

<div id="columnexpr-methods">
  ### メソッド
</div>

| メソッド              | 戻り値       | 説明             |
| ----------------- | --------- | -------------- |
| `agg(spec)`       | DataStore | 集約             |
| `aggregate(spec)` | DataStore | `agg` のエイリアス   |
| `sum()`           | DataStore | グループごとの合計      |
| `mean()`          | DataStore | グループごとの平均      |
| `count()`         | DataStore | グループごとの件数      |
| `min()`           | DataStore | グループごとの最小値     |
| `max()`           | DataStore | グループごとの最大値     |
| `std()`           | DataStore | グループごとの標準偏差    |
| `var()`           | DataStore | グループごとの分散      |
| `median()`        | DataStore | グループごとの中央値     |
| `nunique()`       | DataStore | グループごとの一意な値の件数 |
| `first()`         | DataStore | グループごとの最初の値    |
| `last()`          | DataStore | グループごとの最後の値    |
| `nth(n)`          | DataStore | グループごとの n 番目の値 |
| `head(n)`         | DataStore | グループごとの先頭 n 件  |
| `tail(n)`         | DataStore | グループごとの末尾 n 件  |
| `apply(func)`     | DataStore | グループごとに関数を適用   |
| `transform(func)` | DataStore | グループごとに変換を適用   |
| `filter(func)`    | DataStore | グループを絞り込む      |

<div id="lazygroupby-columns">
  ### カラム選択
</div>

```python theme={null}
# groupby後にカラムを選択
grouped['amount'].sum()     # DataStoreを返す
grouped[['a', 'b']].sum()   # DataStoreを返す
```

<div id="lazygroupby-agg">
  ### 集計仕様
</div>

```python theme={null}
# 単一の集計
grouped.agg({'amount': 'sum'})

# カラムごとの複数の集計
grouped.agg({'amount': ['sum', 'mean', 'count']})

# 名前付き集計
grouped.agg(
    total=('amount', 'sum'),
    average=('amount', 'mean'),
    count=('id', 'count')
)
```

***

<div id="lazyseries">
  ## LazySeries
</div>

遅延評価される Series (単一カラム) を表します。

<div id="datastore-properties">
  ### プロパティ
</div>

| プロパティ   | 型     | 説明      |
| ------- | ----- | ------- |
| `name`  | str   | Series名 |
| `dtype` | dtype | データ型    |

<div id="columnexpr-methods">
  ### メソッド
</div>

`ColumnExpr` のメソッドの大半を継承します。主なメソッドは次のとおりです。

| メソッド             | 説明            |
| ---------------- | ------------- |
| `value_counts()` | 値ごとの出現頻度      |
| `unique()`       | 一意の値          |
| `nunique()`      | 一意の値の数        |
| `mode()`         | 最頻値           |
| `to_list()`      | リストに変換        |
| `to_numpy()`     | 配列に変換         |
| `to_frame()`     | DataStore に変換 |

***

<div id="related">
  ## 関連クラス
</div>

<div id="f-class">
  ### F (関数)
</div>

ClickHouse 関数の名前空間。

```python theme={null}
from chdb.datastore import F, Field

# 集計
F.sum(Field('amount'))
F.avg(Field('price'))
F.count(Field('id'))
F.quantile(Field('value'), 0.95)

# 条件付き
F.sum_if(Field('amount'), Field('status') == 'completed')
F.count_if(Field('active'))

# ウィンドウ
F.row_number().over(order_by='date')
F.lag('price', 1).over(partition_by='product', order_by='date')
```

詳細は、[集約](/ja/products/chdb/datastore/aggregation#f-namespace)を参照してください。

<div id="field-class">
  ### Field
</div>

カラムを名前で参照します。

```python theme={null}
from chdb.datastore import Field

# フィールド参照を作成する
amount = Field('amount')
price = Field('price')

# 式で使用する
F.sum(Field('amount'))
F.avg(Field('price'))
```

<div id="casewhen-class">
  ### CaseWhen
</div>

CASE WHEN 式を構築するためのクラス。

```python theme={null}
# case-when式を作成する
result = (ds
    .when(ds['score'] >= 90, 'A')
    .when(ds['score'] >= 80, 'B')
    .when(ds['score'] >= 70, 'C')
    .otherwise('F')
)

# カラムに代入する
ds['grade'] = result
```

<div id="window-class">
  ### Window
</div>

ウィンドウ関数のウィンドウ指定。

```python theme={null}
from chdb.datastore import F

# ウィンドウを作成
window = F.window(
    partition_by='category',
    order_by='date',
    rows_between=(-7, 0)
)

# 集計に使用
ds['rolling_avg'] = F.avg('price').over(window)
```