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Pandasとは
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おつかれさまです、かきうち(@kakistuter)です。
すぐ忘れちゃうので、pandasのDataFrameのデータ操作の簡単早見表作りました。
すぐ忘れちゃうので、pandasのDataFrameのデータ操作の簡単早見表作りました。
事前にimport
import pandas as pd
import numpy as np
データ読み取り編
CSVの読み取り
df = pd.read_csv("ファイル名", header=None)
# `header=None`を指定せず`pd.read_csv("ファイル名")`とした場合は1行目が自動的にカラム名として挿入される
コピーの読み取り
df = pd.read_clipboard(header=None)
# `header=None`を指定せず`pd.read_clipboard()`とした場合は1行目が自動的にカラム名として挿入される
DataFrameの自作
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=['行名1','行名2', '行名3', '行名4'], columns=['カラム名1','カラム名2', 'カラム名3'])
# `index=[]`や`column=[]`を指定しない場合は、順に1,2,3・・・となる
# データは`np.arange(12).reshape(4,3)`といった`array`であること
データ抽出編
全カラム名の取得
df.columns
最初の数データ取得
df.head(行数)
各種情報取得
df.describe()
1行の取得
df.loc['行名']
# 出力はSeries型
df.loc[['行名']]
df.iloc[2]
# 出力はSeries型
# カッコ内の数値は先頭を0とるす行番号
df.iloc[[2]]
# カッコ内の数値は先頭を0とるす行番号
複数行の取得
df.loc[['行名','行名']]
df.iloc[[2,3]]
# カッコ内の数値は先頭を0とるす行番号
df.iloc[2:4, :]
# カッコ内の数値はスライス形式で[行の開始位置:行の終了位置-1]
1カラムの取得
df['カラム名']
# 出力はSeries型
df[['カラム名']]
df.loc[:, ['カラム名']]
df.iloc[:, [1]]
# カッコ内の数値は先頭を0とるすカラム番号
複数カラムの取得
df[['カラム名','カラム名']]
df.loc[:, ['カラム名','カラム名']]
df.iloc[:, [1,2]]
# カッコ内の数値は先頭を0とるすカラム番号
1行1列ピンポイントで取得
df.loc['行名', 'カラム名']
# 出力は値のみ
df.loc['行名']['カラム名']
# 出力は値のみ
df.loc[['行名'], ['カラム名']]
df.iloc[2,1]
# 出力は値のみ
# カッコ内の数値は先頭を0とする[行番号,カラム番号]
df.iloc[[2], [1]]
# カッコ内の数値は先頭を0とする[[行番号],[カラム番号]]
df.at['行名', 'カラム名']
# 出力は値のみ
df.iat[2,1]
# 出力は値のみ
# カッコ内の数値は先頭を0とする[行番号,カラム番号]
複数行複数列を指定して取得
df.loc[['行名','行名'], ['カラム名','カラム名']]
df.iloc[[2,3], [1,2]]
# カッコ内の数値は先頭を0とする[[行番号,行番号], [カラム番号, カラム番号]]
df.iloc[2:4,1:3]
# カッコ内の数値はスライス形式で[行の開始位置:行の終了位置-1, カラムの開始位置:カラムの終了位置-1]
データ削除編
1行の削除
df.drop('行名')
複数行の削除
df.drop(['行名','行名'])
1カラムの削除
df.drop('カラム名', axis =1)
複数カラムの削除
df.drop(['カラム名','カラム名'], axis =1)
データ結合編
横方向に結合
pd.concat([df1, df2], axis =1)
データ変換編
arrayに変換
df.values
dframeに再変換
pd.DataFrame(df.values, index=['行名1','行名2', '行名3', '行名4'], columns=['カラム名1','カラム名2', 'カラム名3'])
csvに出力
df.to_csv("ファイル名.csv")
データ更新編
単一データの更新
データ取得して代入するのみ
複数データの一括更新
ただし代入される側とする側の行数、列数を合わせることは必須。
型もそろえた方が無難（型の違いによる意図しない行列入れ違いが発生するため）。
型もそろえた方が無難（型の違いによる意図しない行列入れ違いが発生するため）。
京都の大学と大学院で光合成の基礎研究→中国のパン屋で見習いパン職人→インドネシアの工場で小さな備品調達→IT人材サービス会社で苦手な営業担当→RubyとAIのプログラミングスクールでちょっとだけ教材作成お手伝い。
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