> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-parallel-read-in-order-multi-part.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 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 の主要な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)
```

**パラメーター:**

| パラメーター | 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}
# From dictionary
ds = DataStore({'a': [1, 2, 3], 'b': ['x', 'y', 'z']})

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

# Empty 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 ストレージから作成 |
| `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/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 | 行を絞り込む |
| `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 | グループを絞り込む |
| `join(right, ...)` | DataStore | DataStore を結合 |
| `union(other, all=False)` | DataStore | DataStore を連結 |
| `when(cond, val)` | CaseWhen | CASE WHEN |

詳しくは [クエリの構築](/ja/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 互換性](/ja/chdb/datastore/pandas-compat)を参照してください。

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

**集約:**
`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()`

**形状変更:**
`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>

| Method | Description |
| - | - |
| `to_csv(path, ...)` | CSV 形式でエクスポート |
| `to_parquet(path, ...)` | Parquet 形式でエクスポート |
| `to_json(path, ...)` | JSON 形式でエクスポート |
| `to_excel(path, ...)` | Excel 形式でエクスポート |
| `to_df()` | pandas DataFrame に変換 |
| `to_pandas()` | to\_df の別名 |
| `to_arrow()` | Arrow Table 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/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 |

詳細は[デバッグ](/ja/chdb/debugging/index)を参照してください。

<div id="datastore-magic">
  ### マジックメソッド
</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>

遅延評価のためのカラム式を表します。カラムにアクセスすると返されます。

```python theme={null}
# ColumnExpr is returned automatically
col = ds['name']  # Returns ColumnExpr
```

<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` | Stringの操作 | 56 メソッド |
| `.dt` | DateTimeの操作 | 42 以上のメソッド |
| `.arr` | Arrayの操作 | 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 アドレスの操作 | 9 メソッド |
| `.geo` | Geo/距離の操作 | 14 メソッド |

詳しくは [アクセサ](/ja/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]           # Greater than
ds[ds['age'] >= 25]          # Greater or equal
ds[ds['age'] < 25]           # Less than
ds[ds['age'] <= 25]          # Less or equal
ds[ds['name'] == 'Alice']    # Equal
ds[ds['name'] != 'Bob']      # Not equal
```

<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 の別名 |
| `isnull()` | NULL である |
| `notnull()` | NULL ではない |
| `isna()` | isnull の別名 |
| `notna()` | notnull の別名 |
| `isin(values)` | 値のリストに含まれる |
| `between(low, high)` | 2 つの値の間 |
| `fillna(value)` | NULL を補完 |
| `replace(to_replace, value)` | 値を置換 |
| `clip(lower, upper)` | 値をクリップ |
| `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()` | 非 NULL の件数 |
| `nunique()` | 一意な値の件数 |
| `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>

集計操作用のグループ化された DataStore を表します。

```python theme={null}
# LazyGroupBy is returned automatically
grouped = ds.groupby('category')  # Returns LazyGroupBy
```

<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` の別名 |
| `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の値の数 |
| `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 |
| `filter(func)` | DataStore | グループをフィルタリング |

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

```python theme={null}
# Select column after groupby
grouped['amount'].sum()     # Returns DataStore
grouped[['a', 'b']].sum()   # Returns DataStore
```

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

```python theme={null}
# Single aggregation
grouped.agg({'amount': 'sum'})

# Multiple aggregations per column
grouped.agg({'amount': ['sum', 'mean', 'count']})

# Named aggregations
grouped.agg(
    total=('amount', 'sum'),
    average=('amount', 'mean'),
    count=('id', 'count')
)
```

***

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

遅延実行される Series (単一のカラム) 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 | シリーズ名 |
| `dtype` | dtype | データ型 |

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

`ColumnExpr` からほとんどのメソッドを継承します。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 関数用のネームスペース。

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

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

# Conditional
F.sum_if(Field('amount'), Field('status') == 'completed')
F.count_if(Field('active'))

# Window
F.row_number().over(order_by='date')
F.lag('price', 1).over(partition_by='product', order_by='date')
```

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

<div id="field-class">
  ### フィールド
</div>

カラム名による参照。

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

# Create field reference
amount = Field('amount')
price = Field('price')

# Use in expressions
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ビルダー。

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

# Assign to column
ds['grade'] = result
```

<div id="window-class">
  ### ウィンドウ
</div>

window function のウィンドウ指定。

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

# Create window
window = F.window(
    partition_by='category',
    order_by='date',
    rows_between=(-7, 0)
)

# Use with aggregation
ds['rolling_avg'] = F.avg('price').over(window)
```