TabularColumn
TabularColumn
TabularColumn[{v1,v2,…}]
効率的な要素型が自動的に決定された，値が viの要素のベクトルを与える．
TabularColumn[{…},etype]
要素型 etype を使う．
TabularColumn[{…},etype,method]
method を使って要素を etype に変換する．
詳細
- TabularColumnは，通常，Tabularオブジェクトの列を表すために使われ，さまざまな種類のデータを効率的に表現することができる．
- Typedでサポートされる数値要素の特定の型には，以下が含まれる．
-
"Integer8" 
から127までの符号付き8ビット整数"UnsignedInteger8" 0から255までの整数 "Integer16" 
から
までの符号付き16ビット整数"UnsignedInteger16" 0から65535までの整数 "Integer32" 
から
まで符号付き32ビット整数"UnsignedInteger32" 0から 
まで整数"Integer64" 
から
までの符号付き64ビット整数"UnsignedInteger64" 0から 
までの整数"Real32" 単精度実数（32ビット） "Real64" 倍精度実数（64ビット） "ComplexReal32" 単精度複素数 "ComplexReal64" 倍精度複素数 - 以下の要素型も使うことができる．
-
"MachineInteger" 機械サイズ整数 "MachineReal" 機械サイズ実数 "Around"::[…] 不確かさのある数 "Boolean" ブール値（TrueまたはFalse） "ByteArray"::[…] バイナリデータを表すByteArray要素 "Date"::[…] 任意の粒度（日，月，μs等）の暦日 "Entity"::[…] 指定された領域の実体 "GeoPosition"::[…] 任意の測地系および地理モデルの地理位置 "Grouped" group による符号化 "InertExpression" 使われるまで評価されない一般的な式 "ListVector"::[type] 指定の type の要素のリスト "ListVector"::[type,n] 指定の type で長さが n のリスト "ListTuple"::[type1,type2,…] 型が type1, type2, …の要素のリスト "Nominal"::[categories] 順序がないNominalカテゴリ "Null" Missing式 "Ordinal"::[categories] 順序付きのOrdinalカテゴリ "Quantity"::[type,unit] type の大きさと共通 unit を持つ数量 "String" 文字列 "Time"::[…] TimeObjectにおける時刻 - TabularColumnオブジェクトはブール値有効ビットマップである．ビットマップが設定されていない任意の要素は，欠落しているあるいは例外的な値を持つとみなされる．
- TabularColumn[…,etype,method]の method 引数は連想である．以下はその可能なキーである．
-
"AddCategories" False データを自動的にカテゴリ化するかどうか "ConversionMethod" Automatic 数値データの変換メソッド "MaxCategories" Infinity 使用可能なカテゴリの最大数 "MaxMissingCases" 1 サポートされる欠落ケースの最大数 "MissingValuePattern" _Missing 欠落ケースによってマッチされたパターン "Validity" All データの有効性ビットベクトルまたはAll - 次は，数値変換メソッドで使用可能な値である．
-
Automatic 自動変換メソッド "Check" type と値が互換かどうかチェックする "Coerce" 強制的に type にする "Round" 実数を整数に丸める "ClipAndCheck" 範囲内に切り取り，互換 type をチェックする "ClipAndCoerce" 範囲内に切り取り，強制的に type にする "ClipAndRound" 範囲内に切り取り，実数は整数に丸める - 次は，TabularColumn変換である．
-
Normal[TabularColumn[…]] 通常のListベクトルに変換する TabularColumn[TabularColumn[…],totype] 要素型が totype の表形式の列に変換する TabularColumn[TabularColumn[…],"Categorical"] 順序付けられていないカテゴリを持つデータで表す - TabularColumn[...][prop]は，TabularColumnオブジェクトの特性 prop を与える．次は，使用可能な特性である．
-
"ElementType" 要素型 "Validity" 有効性ビットマップ "MissingCount" 欠落値あるいは例外的な値の数 "MissingProxy" 欠落項目を格納するための，型依存のデフォルト値 » "MissingPositions" 欠落項目の場所 "Categories" カテゴリがあるならそのリスト
例題
すべて開く すべて閉じる例 (3)
整数のTabularColumnオブジェクト：
TabularColumn[{3, 2, -1, 0, 5}]%["ElementType"]文字列をTabularColumnオブジェクトに格納する：
TabularColumn[{"earth", "fire", "air", "water"}]Normal[%]16ビット整数を使って（必要なら丸めて）数のリストを格納する：
TabularColumn[{5, 7.8, -13, 11 / 3}, "Integer16", <|"ConversionMethod" -> "Round"|>]Normal[%]スコープ (20)
入力データ (5)
整数のリストからTabularColumnオブジェクトを構築する：
TabularColumn[{4, 2, 10, 6}]NumericArrayオブジェクトからTabularColumnオブジェクトを数の型は保持して構築する：
NumericArray[{4, 2, 10, 6}]TabularColumn[%]ByteArrayオブジェクトからTabularColumnオブジェクトを構築する：
ByteArray[{1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 2, 1}]TabularColumn[%]ByteArray["AQIDBAUGBwg="]TabularColumn[%]QuantityArrayベクトルからTabularColumnオブジェクトを数量単位は保持して構築する：
QuantityArray[{4, 2, 10, 6}, "Kilograms"]TabularColumn[%]SparseArrayベクトルからTabularColumnオブジェクトを構築する：
SparseArray[{1 -> 4, 10 -> 2, 100 -> 10, 1000 -> 6}]TabularColumn[%]要素型 (3)
TabularColumn[data]は，データの格納に使用する要素型を自動的に選択する：
TabularColumn[{1, 2, 3, 4}]TabularColumn[{1., 2, 3., 4}]TabularColumn[{"a", "b", "c", "d"}]TabularColumn[{Yesterday, Today, Tomorrow}]TabularColumn[{Red, Green, Blue}]TabularColumn[{1, 2, 3, 4}, "Integer16"]TabularColumn[{1, 2, 3, 4}, "UnsignedInteger8"]TabularColumn[{1, 2, 3, 4}, "Real32"]TabularColumnオブジェクトは，空であっても明確な型を持つ：
TabularColumn[{}]TabularColumn[{}, "String"]TabularColumn[{}, "Real64"]欠落データ (5)
TabularColumnは，型検出に影響することなしに，Missing[…]オブジェクトをネイティブに保存する：
TabularColumn[{1, 2, 3, Missing[], 5, Missing[]}]%["ElementType"]%%//Normalデフォルトで，複数のMissing[…]項がMissing["NotAvailable"]に変換される：
TabularColumn[{Missing["NotApplicable"], 2.8, 3.5, Missing[], 5.1, Missing["NotAvailable"]}]Normal[%]サポートされるさまざまなMissing[…]値の数を拡張する：
TabularColumn[{Missing["NotApplicable"], 2.8, 3.5, Missing[], 5.1, Missing["NotAvailable"]}, Automatic, <|"MaxMissingCases" -> 3|>]%//NormalMissing[…]だけでなく，値の他の例外的な値を含める：
TabularColumn[{2.8, Indeterminate, 3.5, Missing[], 5.1}, Automatic, <|"MissingValuePattern" -> (_Missing | Indeterminate), "MaxMissingCases" -> 2|>]%//Normal"MaxMissingCases"0を使ってすべての欠落要素をMissing["NotAvailable"]に変換する：
col1 = TabularColumn[{2.8, Indeterminate, 3.5}, <|"MissingValuePattern" -> Indeterminate|>];
{col1["MissingPositions"], Normal[col1]}col2 = TabularColumn[{2.8, Indeterminate, 3.5}, <|"MissingValuePattern" -> Indeterminate, "MaxMissingCases" -> 0|>];
{col2["MissingPositions"], Normal[col2]}Missing[…]値を含むTabularColumnオブジェクトを取る：
col = TabularColumn[{1, 2, 3, Missing[], 5, Missing[]}]col["MissingCount"]それぞれの要素の有効性をレポートするビットベクトルを取得する：
col["Validity"]%//Normalcol["MissingPositions"]内部的には，無効な値は全体的な要素型の値，この場合は整数，で置換される：
col["MissingProxy"]型変換 (3)
整数型のTabularColumnオブジェクトを実数型に変換する：
TabularColumn[{4, 19, 0, -30, 22}]TabularColumn[%, "Real64"]%//Normal整数型のTabularColumnオブジェクトを"String"型に変換する：
TabularColumn[{4, 19, 0, -30, 22}]TabularColumn[%, "String"]%//Normal//InputForm整数型のTabularColumnオブジェクトを"String"型に変換する：
TabularColumn[{4.45, 19.23, -30.12, 22.7}]TabularColumn[%, "String"]%//Normal//InputFormTabularColumnオブジェクトの特性 (2)
tcol = TabularColumn[{1, 2., 3., 4}];prop = {"ElementType", "Validity", "MissingCount", "MissingProxy", "MissingPositions", "Categories"};TableForm[Map[tcol[#]&, prop], TableHeadings -> {prop}]欠落項目を保存するために使われるデフォルト値はデータ型に依存する：
tcol = TabularColumn[{1, 0, 3, Missing[]}, "Integer16"]tcol["MissingProxy"]{tcol, tcol["RawData"]}//NormalTabularColumn[{1, 2., 3., 4}, "Real64"]["MissingProxy"]TabularColumn[{"a", "b", "c", "d"}]["MissingProxy"]//FullFormTabularColumn[{Yesterday, Today, Tomorrow}]["MissingProxy"]TabularColumn[{Red, Green, Blue}]["MissingProxy"]//FullForm表形式の構築 (2)
TabularColumn ベクトルの長さが等しいリストからTabularオブジェクトを構築する：
tcols = {TabularColumn[{1, 2, 3}], TabularColumn[{True, False, False}], TabularColumn[{"cat", "dog", "fox"}]}ToTabular[tcols, "Columns"]Tabularオブジェクトに型付きの列を挿入する：
tab = Tabular[{{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}}, {"a", "b"}]tcol = TabularColumn[{"cat", "dog", "fox"}, "String"]InsertColumns[tab, "c" -> tcol]ColumnTypes[%]アプリケーション (3)
文字列の長いリストを取ってTabularColumnオブジェクトに格納する：
words = RandomWord[10 ^ 5];tcol = TabularColumn[words]ByteCount /@ {words, tcol}Normal[tcol] === wordsTabularColumnを離散粒度の日付の効率的な格納器として使用する：
data = RandomDate[2000, DateGranularity -> "Day"];data[[1]]tcol = TabularColumn[data]ByteCount /@ {data, tcol}Normal[tcol] === dataTabularColumnを使って数値計算のMissing値を処理する：
data = {1.21, 3.4, 2.15, Missing[], 1.55};
Mean[data]Mean[TabularColumn[data]]特性と関係 (5)
tcol = TabularColumn[Alphabet[]]Length[tcol]Dimensions[tcol]VectorQを満足するかどうかチェックする：
VectorQ[tcol]Normalを使ってTabularColumnオブジェクトを要素のリストに変換する：
tcol = TabularColumn[RandomInteger[10, 5]]Normal[tcol]TabularColumnオブジェクトから要素を抽出する：
alphabet = TabularColumn[Alphabet[]]alphabet[[3]]alphabet[[-3]]alphabet[[3 ;; 5]]%//Normalalphabet[[{23, 15, 12, 6, 18, 1, 13}]]//NormalTabularColumnオブジェクトは空でもよい．この場合，デフォルトの要素型は"Null"になる：
TabularColumn[{}]TabularColumnQを使ってTabularColumnオブジェクトの有効性を確認する：
TabularColumn[{1, 2, 3, 4}]%//TabularColumnQ考えられる問題 (1)
"Instant"粒度の日付は、デフォルトで，ミリ秒精度でTabularColumnに格納される：
dates = RandomDate[5]TabularColumn[dates]したがって，もとの日付と比較した場合に1ミリ秒までの差がある場合がある：
MinMax[% - dates]精度向上のために，明示的な"Microsecond"または"Nanosecond"の粒度を使う：
TabularColumn[dates, "Date"["Integer64", "Nanosecond"]]MinMax[% - dates]
Wolfram Research (2025), TabularColumn, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TabularColumn.html （2026年に更新）.
テキスト
Wolfram Research (2025), TabularColumn, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TabularColumn.html （2026年に更新）.
CMS
Wolfram Language. 2025. "TabularColumn." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2026. https://reference.wolfram.com/language/ref/TabularColumn.html.
APA
Wolfram Language. (2025). TabularColumn. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/TabularColumn.html