pandas入門8_「Dataframeにおける階層indexの考え方」
こんにちは、ワタルです。
さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。
pandas入門第8回目、「Dataframeにおける階層indexの考え方」です。
今回の学習内容
今回は、階層的なindexを作る方法や、indexやcolumnsに名前を付ける方法について学んでいきます。
今回学ぶ関数
今回は、以下の関数について学びます。
dataframe.index.names = ['INDEX_1','INDEX_2'](indexに名前をつける) dataframe.columns.names = ['Columns1','Columns2'](columunsに名前をつける) dataframe.swaplevel('Columns1','Columns2',axis=1)(列方向の階層を逆にする)
おまじない
import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd from numpy.random import randn
#まずは、階層的なindexとcolumnsをもったdataframeをつくります dframe = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]], columns=[['A','A','B','C'],['X','Y','Y','X']]) dframe >>>
| A | B | C | |||
|---|---|---|---|---|---|
| X | Y | Y | X | ||
| a | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 2 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
| b | 1 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 2 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
#階層的なindexに名前を付けてみます #以下のように行の名前をつけます dframe.index.names = ['INDEX_1','INDEX_2'] #以下のように行の名前をつけます dframe.columns.names = ['Columns1','Columns2'] dframe >>>
| Columns1 | A | B | C | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Columns2 | X | Y | Y | X | |
| INDEX_1 | INDEX_2 | ||||
| a | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 2 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
| b | 1 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 2 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
dataframe.swaplevel('Columns1','Columns2',axis=1)(列方向の階層を逆にする)
#階層構造を逆にすることができます。今回は列方向を逆にします dframe.swaplevel('Columns1','Columns2',axis=1) >>>
| Columns2 | X | Y | X | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Columns1 | A | A | B | C | |
| INDEX_1 | INDEX_2 | ||||
| a | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 2 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
| b | 1 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 2 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
今回は、少し短めでしたが、dataframeにおける階層的なindexを作る方法や、indexやcolumnsに名前を付ける方法について学びました。
お疲れ様でした！
それじゃー、また。
pandas入門7_「欠損値の扱い」
こんにちは、ワタルです。
さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。
pandas入門第7回目、「欠損値の扱い」です。
今回の学習内容
今回は、欠損値が含まれたデータに対して、様々な対応の方法を学んでいきます。
今回学ぶ関数
今回は、以下の関数について学びます。
series.isnull()(欠損値を見つける) series.dropna()(欠損値を取り除く) dataframe.dropna()(dataframeの欠損値を取り除く) dataframe.drop(how='all')(全てが欠損値の行を落とす) dataframe.dropna(axis=1)(欠損値を含む列を落とす) dframe.dropna(thresh=n)(欠損値でない要素が決めた閾値数以上の行のみ表示する) dframe2.fillna(n)(欠損値を任意の数字で埋める)
- 今回の学習内容
- 今回学ぶ関数
- おまじない
- series.isnull()(欠損値を見つける)
- series.dropna()(欠損値を取り除く)
- dataframe.dropna()(dataframeの欠損値を取り除く)
- dframe2.fillna(n)(欠損値を任意の数字で埋める)
- 終わりに
おまじない
import numpy as np from numpy import nan from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd
series.isnull()(欠損値を見つける)
#欠損値の含まれたseriesをつくります data = Series(['one','two', np.nan, 'four']) data >>> 0 one 1 two 2 NaN 3 four dtype: object
#null値を見つけます。 data.isnull() >>> 0 False 1 False 2 True 3 False dtype: bool
series.dropna()(欠損値を取り除く)
data.dropna() #欠損値の含まれていたindexが2の要素がなくなっていることがわかります >>> 0 one 1 two 3 four dtype: object
dataframe.dropna()(dataframeの欠損値を取り除く)
#seriesと同様にdataframeでも同じことができます #まずはdataframeをつくります dframe = DataFrame([[1,2,3],[np.nan,5,6],[7,np.nan,9],[np.nan,np.nan,np.nan]]) dframe >>> 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN 5.0 6.0 2 7.0 NaN 9.0 3 NaN NaN NaN
dframe.dropna() #欠損値の含まれていないindexが0の行だけ残っていることがわかります >>> 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0
dataframe.drop(how='all')(全てが欠損値の行を落とす)
dframe.dropna(how='all') #引数にhow='all'を指定したことで、全てが欠損値の行だけなくなっていることがわかります >>> 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN 5.0 6.0 2 7.0 NaN 9.0
dataframe.dropna(axis=1)(欠損値を含む列を落とす)
dframe.dropna(axis=1) #どの列にも1つは欠損値があるので、すべての列がなくなっていることがわかります >>> 0 1 2 3
dframe.dropna(thresh=n)(欠損値でない要素が決めた閾値数以上の行のみ表示する)
#別のdataframeをつくります dframe2 = DataFrame([[1,2,3,np.nan],[2,np.nan,5,6],[np.nan,7,np.nan,9],[1,np.nan,np.nan,np.nan]]) dframe2 >>> 0 1 2 3 0 1.0 2.0 3.0 NaN 1 2.0 NaN 5.0 6.0 2 NaN 7.0 NaN 9.0 3 1.0 NaN NaN NaN
#nullではない値が2個以上存在する行のみ表示していることがわかります #つまり、index = 3の行がなくなっています dframe2.dropna(thresh=2) >>> 0 1 2 3 0 1.0 2.0 3.0 NaN 1 2.0 NaN 5.0 6.0 2 NaN 7.0 NaN 9.0
dframe2.fillna(n)(欠損値を任意の数字で埋める)
#欠損値を1で埋めてみます dframe2.fillna(1) >>> 0 1 2 3 0 1.0 2.0 3.0 1.0 1 2.0 1.0 5.0 6.0 2 1.0 7.0 1.0 9.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0
列ごとに埋める値を決める
#0列目の欠損値には0を、1列目の欠損値には1を、というように埋めてみます dframe2.fillna({0:0,1:1,2:2,3:3}) >>> 0 1 2 3 0 1.0 2.0 3.0 3.0 1 2.0 1.0 5.0 6.0 2 0.0 7.0 2.0 9.0 3 1.0 1.0 2.0 3.0
終わりに
今回は、欠損値が含まれたデータに対して、様々な対応の方法について学びました。
お疲れ様でした！
次回はこちら
それじゃー、また。
pandas入門6_「Dataframeの操作と統計量」
こんにちは、ワタルです。
さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。
pandas入門第6回目、「Dataframeの操作と統計量」です。
今回の学習内容
今回は、dataframeの合計や累積、様々な統計量の調べ方について学んでいきます。
今回学ぶ関数
今回は、以下の関数について学びます。
dataframe.sum()(行方向の合計) dataframe.sum(axis=1)(列方向の合計) dataframe.min()(行方向の最小値を求める。) dataframe.max()(行方向の最大値を求める。) dataframe.idxmin()(最小値の要素を持つindexを調べる) dataframe.idxmax()(最大値の要素を持つindexを調べる) dataframe.cumsum()(累積を求める) dataframe.describe()(DataFrameの様々な統計量をみる)
- 今回の学習内容
- 今回学ぶ関数
- おまじない
- dataframe.sum()(dataframeにおける行、列の合計)
- dataframe.min()(行方向の最小値を求める。)
- dataframe.idxmin()(最小値の要素を持つindexを調べる)
- dataframe.idxmax()(最小値の要素を持つindexを調べる)
- dataframe.cumsum()(累積を求める)
- dataframe.describe()(DataFrameの様々な統計量をみる)
- おわりに
おまじない
import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd
dataframe.sum()(dataframeにおける行、列の合計)
#arrayからdataframeをつくります arr = np.array([[1,2,np.nan],[np.nan,3,4]]) dframe = DataFrame(arr,index=['A','B'],columns = ['One','Two','Three']) dframe >>> One Two Three A 1.0 2.0 NaN B NaN 3.0 4.0
dataframe.sum()(行方向の合計)
dframe.sum() #行方向の合計が計算されていることがわかります >>> One 1.0 Two 5.0 Three 4.0 dtype: float64
dataframe.sum(axis=1)(列方向の合計)
#引数に(axis=1)を指定することで、列方向が対象になります dframe.sum(axis=1) >>> A 3.0 B 7.0 dtype: float64
dataframe.min()(行方向の最小値を求める。)
dframe.min() #行の中の最小値が出力されていることがわかります #列方向に調べたいときは、引数に(axis=1)を指定します >>> One 1.0 Two 2.0 Three 4.0 dtype: float64
dataframe.idxmin()(最小値の要素を持つindexを調べる)
dframe1.idxmin()
>>>
One A
Two A
Three B
dtype: object
dataframe.idxmax()(最小値の要素を持つindexを調べる)
dframe.idxmax()
>>>
One A
Two B
Three B
dtype: object
dataframe.cumsum()(累積を求める)
dframe.cumsum()
>>>
One Two Three
A 1.0 2.0 NaN
B NaN 5.0 4.0
dataframe.describe()(DataFrameの様々な統計量をみる)
dframe.describe() #上から順に意味は以下の様になっています #count:columns方向の数 #mean:平均 #std:標準偏差 #min:最小値 #25%:第一四分位数 #50%:第二四分位数 #75%:第三四分位数 #max:最大値 >>> One Two Three count 1.0 2.000000 1.0 mean 1.0 2.500000 4.0 std NaN 0.707107 NaN min 1.0 2.000000 4.0 25% 1.0 2.250000 4.0 50% 1.0 2.500000 4.0 75% 1.0 2.750000 4.0 max 1.0 3.000000 4.0
第一四分位数についての詳細はこちらがおすすめです。 https://qiita.com/chatrate/items/e95ba42cffd6565d8fbb
おわりに
今回は、dataframeの合計や累積、様々な統計量の調べ方について学びました。
お疲れ様でした！
次回はこちら
それじゃー、また。
pandas入門5_「データの並び替え」
こんにちは、ワタルです。
さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。
pandas入門第5回目、「データの並び替え」です。
- 今回の学習内容
- 今回学ぶ関数
- おまじない
- ser.sort_index()(indexで並び替える)
- ser.order()(値で並び替える)
- ser.rank()(何番目に小さいかを表す)
- ser.unique()(重複する要素をまとめる)
- ser1.value_counts()(重複するデータの数を数える)
今回の学習内容
今回は、Seriesの要素をindexの順や、要素小さい順に並び替えたり、その順位を見る方法について学んでいきます。
今回学ぶ関数
今回は、以下の関数について学びます。
ser.sort_index()(indexで並び替える) ser.order()(値で並び替える) ser.rank()(何番目に小さいかを表す) ser.unique()(重複する要素をまとめる) ser1.value_counts()(重複するデータの数を数える)
おまじない
import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd from numpy.random import randn
ser.sort_index()(indexで並び替える)
#まずはseriesをつくります ser = Series(range(3),index=['C','A','B']) ser >>> C 0 A 1 B 2 dtype: int64
#indexで並び替えます ser1.sort_index() #A,B,Cの順になったことがわかります >>> A 1 B 2 C 0 dtype: int64
ser.order()(値で並び替える)
ser.order() >>> C 0 A 1 B 2 dtype: int64
ser.rank()(何番目に小さいかを表す)
#ランダムな要素を持ったseriesをつくります ser2 = Series(randn(10)) ser2 >>> 0 -1.188607 1 -0.821823 2 -1.003925 3 1.316921 4 -1.273743 5 -1.005138 6 -0.977085 7 -0.328831 8 -0.558445 9 1.552390 dtype: float64
#何番目に小さいかの順位をみてみます ser2.rank() >>> 0 2.0 1 6.0 2 4.0 3 9.0 4 1.0 5 3.0 6 5.0 7 8.0 8 7.0 9 10.0 dtype: float64
ser.unique()(重複する要素をまとめる)
#新たにseriesをつくります ser3 = Series(['w','w','x', 'y', 'z' ,'w' ,'w' ,'x' ,'x' ,'y' ,'a' ,'z' ]) ser3 >>> 0 w 1 w 2 x 3 y 4 z 5 w 6 w 7 x 8 x 9 y 10 a 11 z dtype: object
#重複するデータをまとめます。 ser3.unique() >>> array(['w', 'x', 'y', 'z', 'a'], dtype=object)
ser1.value_counts()(重複するデータの数を数える)
ser3.value_counts() #重複するデータの数がわかります >>> w 4 x 3 z 2 y 2 a 1 dtype: int64
今回は、Seriesの要素をindexの順や、要素小さい順に並び替えたり、その順位を見る方法について学びました。
お疲れ様でした！
次回は、こちら。
それじゃー、また。
pandas入門4_「データ同士の計算」
こんにちは、ワタルです。
さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。
pandas入門第4回目、「データ同士の計算」です。
今回の学習内容
今回では、新しい関数について学ぶのではなく、SeriesやDataframe同士を足し算や引き算をした場合にどういった挙動をするのかについて学んでいきます。
おまじない
import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd
Seriesをつくる
#Seriesを2つ、つくります #1つめ ser1 = Series([0,1,2],index=['A','B','C']) ser1 >>> A 0 B 1 C 2 dtype: int64
#2つめ ser2 = Series([3,4,5,6],index=['A','B','C','D']) ser2 >>> A 3 B 4 C 5 D 6 dtype: int64
Seriesの足し算
ser1 + ser2 #同じindexの要素が足し算されていることがわかります #片方にしかindexが存在しない場合には、NaNが自動的に追加されています >>> A 3 B 5 C 7 D NaN dtype: float64
DataFrameをつくる
dframe1 = DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2),columns=list('AB'),index=['NYC','LA']) dframe1 >>> A B NYC 0 1 LA 2 3
dframe2 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=list('ADC'),index=['NYC','SF','LA']) dframe2 >>> A D C NYC 0 1 2 SF 3 4 5 LA 6 7 8
DataFrameの足し算
dframe1 + dframe2 #片方にしかindexとcolumnsが存在しない場合には、NaNが自動的に追加されています >>> A B C D LA 8.0 NaN NaN NaN NYC 0.0 NaN NaN NaN SF NaN NaN NaN NaN
addメソッドによる足し算
#addに引数(fill_value=0)を使うと、NaNを置き換えられます。 dframe1.add(dframe2,fill_value=0) # SF-Bはどちらにも存在しないので、NaNになります。 >>> A B C D LA 8 3 8 7 NYC 0 1 2 1 SF 3 NaN 5 4
DataFrameとSeriesの計算
#Dataframeの確認 dframe2 >>> A D C NYC 0 1 2 SF 3 4 5 LA 6 7 8
dataframe.locとdataframe.iloc(Dataframeから、Seriesをつくる)
#locの時は、行ラベル名・ 列ラベル名で指定ができます。 #ilocの時は、行の番号(0 ~ )、列の番号(0 ~ )で指定ができます。 ser3 = dframe2.iloc[0]#dframe2のindex = 0(1行目)を指定しています ser3 >>> A 0 D 1 C 2 Name: NYC, dtype: int64
DataFrameとSeriesの引き算
dframe2-ser3 #ser3は1×3の配列であり、行ごとに引き算されているのがわかります。 >>> A D C NYC 0 0 0 SF 3 3 3 LA 6 6 6
今回は、DataframeやSeries同士の計算を学びました。
お疲れ様でした！
次回はこちら。
それじゃー、また。
pandas入門3_「indexのあれこれ」
こんにちは、ワタルです。
さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。
pandas入門第3回目、「indexのあれこれ」です。
今回では、以下の関数を使えるようになることが目標です。
ser2 = ser1.reindex(['index1','index2','index3'])(indexを変える) #reindexの引数(fill_value=)(新しいindexの値を指定して埋める) #reindexの引数(method='ffill')(次の値が存在するまで、その値で埋める)
おまじない
import numpy as np from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd from numpy.random import randn
ser2 = ser1.reindex(['index1','index2','index3'])(indexを変える)
#まずは、Seriesをつくります ser1 = Series([1,2,3,4],index=['A','B','C','D']) ser1 >>> A 1 B 2 C 3 D 4 dtype: int64
#reindexを使って、indexを変えます。 ser2 = ser1.reindex(['A','B','C','D','E','F']) ser2 >>> #要素が存在しない場所には、nullが入ります。 A 1 B 2 C 3 D 4 E NaN F NaN dtype: float64
reindexの引数(fill_value=)(新しいindexの値を指定して埋める)
#新しいindexの値を埋めることもできます。 ser2.reindex(['A','B','C','D','E','F','G'],fill_value=0) >>> #新しいindexのGに0が入ったことがわかります A 1 B 2 C 3 D 4 E NaN F NaN G 0 dtype: float64
reindexの引数(method='ffill')(次の値が存在するまで、その値で埋める)
#新しいSeriesをつくります ser3 = Series(['USA','Mexico','Canada'],index=[0,5,10]) ser3 >>> 0 USA 5 Mexico 10 Canada dtype: object
ser3.reindex(range(15),method='ffill')#ffillは、forward fillの略です。 >>> #次の値が存在するまで、その値が入力されていることがわかります 0 USA 1 USA 2 USA 3 USA 4 USA 5 Mexico 6 Mexico 7 Mexico 8 Mexico 9 Mexico 10 Canada 11 Canada 12 Canada 13 Canada 14 Canada dtype: object
DataframeのReindex
#まずは、5×5のDataFrameをつくります dframe = DataFrame(randn(25).reshape((5,5)),index=['A','B','D','E','F'],columns=['col1','col2','col3','col4','col5']) dframe >>>
| col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| A | -0.833892 | 0.096806 | -0.546194 | 0.284642 | 0.938754 |
| B | -0.040001 | -0.779153 | 1.248989 | -1.088699 | 0.087533 |
| D | -0.767749 | 0.577453 | -1.241944 | 1.814318 | -0.374022 |
| E | -1.579335 | -1.407157 | 2.671767 | -1.120105 | 1.161817 |
| F | -1.458378 | 1.330623 | -1.773946 | 0.626151 | 1.362205 |
#新しいindexと新しいcolumnsのlistをつくります new_index = ['A','B','C','D','E','F'] new_columns = ['col1','col2','col3','col4','col5','col6'] #new_indexとnew_columnsを同時に追加します dframe.reindex(index = new_index,columns = new_columns) >>> #indexがC行の行と、columnsがcol6の列が追加されていることがわかります
| col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | col6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | -0.833892 | 0.096806 | -0.546194 | 0.284642 | 0.938754 | NaN |
| B | -0.040001 | -0.779153 | 1.248989 | -1.088699 | 0.087533 | NaN |
| C | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| D | -0.767749 | 0.577453 | -1.241944 | 1.814318 | -0.374022 | NaN |
| E | -1.579335 | -1.407157 | 2.671767 | -1.120105 | 1.161817 | NaN |
| F | -1.458378 | 1.330623 | -1.773946 | 0.626151 | 1.362205 | NaN |
今回では、SeriesやDataframeのindexやcolumnsを追加したり、変更したりする方法について学びました。 お疲れ様でした！
次回はこちら。
それじゃー、また。
pandas入門2_「dataframeについて」
pandas入門2_「dataframeについて」
さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。
pandas入門第2回目、「dataframeについて」です。
dataframeとは
Dataframeには二次元のデータを収納することができ、行や列にそれぞれ名前が付けることもできます。
今回学ぶこと
今回では、以下の関数を使えるようになることが目標です。
pd.read_clipboard( )(クリップボードを読みこむ) dataframe.columns(列(カラム)の名前を表示する) dataframe['columns'](列(カラム)を引数にして、要素を表示する) DataFrame(dataframe,columns=['index1','index2',])(任意のカラム名で新しいDataFrameを作る) dataframe.head(n)(先頭からn行だけを表示) dataframe.tail(n)(最後からn行だけを表示) dataframe.loc[n](行を引数にして、要素を表示する) dataframe['columns']="columns_name" (列(カラム)全体に値を代入) del dataframe['columns'](列(columns)を消す) dataframe.drop('columns_name',axis=1)(列(columns)を消す)
- dataframeとは
- 今回学ぶこと
- おまじない
- dataframeをつくる
- dataframe.columns(列（カラム）の名前を表示する)
- dataframe['columns'](列(カラム)を引数にして、要素を表示する)
- DataFrame(dataframe,columns=['index1','index2',])(任意のカラム名で新しいDataFrameを作る)
- dataframe.head(n)(先頭からn行だけを表示)
- dataframe.tail(n)(最後からn行だけを表示)
- dataframe.loc[n](行を引数にして、要素を表示する)
- dataframe['columns']="columns_name" (列(カラム)全体に値を代入)
- SeriesをDataFrameに追加する
- del dataframe['columns'](列(columns)を消す)
- 標準python、numpy、pandasのあれこれ
おまじない
import numpy as np from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd
dataframeをつくる
#一般的にはこのように作成します #df = DataFrame(要素,columns=['カラム名'],index=['インデックス名']) #今回はNFLのデータからdataframeを作ります #NFLのデータ(http://en.wikipedia.org/wiki/NFL_win-loss_records)の上位Rank5を参考にdataframeをつくる nfl_frame = pd.read_clipboard()#クリップボードから読み込むことが可能です。 nfl_frame >>>
| Rank | Team | Won | Lost | Tied | Pct. | First NFL Season | Total Games | Division | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Dallas Cowboys | 502 | 374 | 6 | 0.573 | 1960 | 882 | NFC East |
| 1 | 2 | Green Bay Packers | 737 | 562 | 37 | 0.565 | 1921 | 1,336 | NFC North |
| 2 | 3 | Chicago Bears | 749 | 579 | 42 | 0.562 | 1920 | 1,370 | NFC North |
| 3 | 4 | Miami Dolphins | 445 | 351 | 4 | 0.559 | 1966 | 800 | AFC East |
| 4 | 5 | New England Patriots[b] | 489 | 386 | 9 | 0.558 | 1960 | 884 | AFC East |
dataframe.columns(列（カラム）の名前を表示する)
nfl_frame.columns >>> Index(['Rank', 'Team', 'Won', 'Lost', 'Tied', 'Pct.', 'First NFL Season', 'Total Games', 'Division'], dtype='object')
dataframe['columns'](列(カラム)を引数にして、要素を表示する)
nfl_frame['First NFL Season'] >>> 0 1960 1 1921 2 1920 3 1966 4 1960 Name: First NFL Season, dtype: int64
#この書き方でも同様の操作ができる nfl_frame.Team >>> 0 Dallas Cowboys 1 Green Bay Packers 2 Chicago Bears 3 Miami Dolphins 4 New England Patriots[b] Name: Team, dtype: object
DataFrame(dataframe,columns=['index1','index2',])(任意のカラム名で新しいDataFrameを作る)
DataFrame(nfl_frame,columns=['Team','First NFL Season','Total Games']) >>>
| Team | First NFL Season | Total Games | |
|---|---|---|---|
| 0 | Dallas Cowboys | 1960 | 882 |
| 1 | Green Bay Packers | 1921 | 1,336 |
| 2 | Chicago Bears | 1920 | 1,370 |
| 3 | Miami Dolphins | 1966 | 800 |
| 4 | New England Patriots[b] | 1960 | 884 |
dataframe.head(n)(先頭からn行だけを表示)
nfl_frame.head(3) #ちなみに、引数を与えないと5行になります >>>
| Rank | Team | Won | Lost | Tied | Pct. | First NFL Season | Total Games | Division | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Dallas Cowboys | 502 | 374 | 6 | 0.573 | 1960 | 882 | NFC East |
| 1 | 2 | Green Bay Packers | 737 | 562 | 37 | 0.565 | 1921 | 1,336 | NFC North |
| 2 | 3 | Chicago Bears | 749 | 579 | 42 | 0.562 | 1920 | 1,370 | NFC North |
dataframe.tail(n)(最後からn行だけを表示)
nfl_frame.tail(3)
>>>
| Rank | Team | Won | Lost | Tied | Pct. | First NFL Season | Total Games | Division | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 3 | Chicago Bears | 749 | 579 | 42 | 0.562 | 1920 | 1,370 | NFC North |
| 3 | 4 | Miami Dolphins | 445 | 351 | 4 | 0.559 | 1966 | 800 | AFC East |
| 4 | 5 | New England Patriots[b] | 489 | 386 | 9 | 0.558 | 1960 | 884 | AFC East |
dataframe.loc[n](行を引数にして、要素を表示する)
nfl_frame.loc[3] >>> Rank 4 Team Miami Dolphins Won 445 Lost 351 Tied 4 Pct. 0.559 First NFL Season 1966 Total Games 800 Division AFC East Name: 3, dtype: object
dataframe['columns']="columns_name" (列(カラム)全体に値を代入)
nfl_frame['Stadium']="Levi's Stadium" #'Stadium'という列に、"Levi's Stadium"を代入しています nfl_frame >>>
| Rank | Team | Won | Lost | Tied | Pct. | First NFL Season | Total Games | Division | Stadium | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Dallas Cowboys | 502 | 374 | 6 | 0.573 | 1960 | 882 | NFC East | Levi's Stadium |
| 1 | 2 | Green Bay Packers | 737 | 562 | 37 | 0.565 | 1921 | 1,336 | NFC North | Levi's Stadium |
| 2 | 3 | Chicago Bears | 749 | 579 | 42 | 0.562 | 1920 | 1,370 | NFC North | Levi's Stadium |
| 3 | 4 | Miami Dolphins | 445 | 351 | 4 | 0.559 | 1966 | 800 | AFC East | Levi's Stadium |
| 4 | 5 | New England Patriots[b] | 489 | 386 | 9 | 0.558 | 1960 | 884 | AFC East | Levi's Stadium |
SeriesをDataFrameに追加する
#まずは、Seriesをつくる stadiums = Series(["Levi's Stadium","AT&T Stadium"],index=[4,0]) stadiums >>> 4 Levi's Stadium 0 AT&T Stadium dtype: object
Dataframeに追加する
nfl_frame['Stadium']=stadiums
nfl_frame
>>>
| Rank | Team | Won | Lost | Tied | Pct. | First NFL Season | Total Games | Division | Stadium | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Dallas Cowboys | 502 | 374 | 6 | 0.573 | 1960 | 882 | NFC East | AT&T Stadium |
| 1 | 2 | Green Bay Packers | 737 | 562 | 37 | 0.565 | 1921 | 1,336 | NFC North | NaN |
| 2 | 3 | Chicago Bears | 749 | 579 | 42 | 0.562 | 1920 | 1,370 | NFC North | NaN |
| 3 | 4 | Miami Dolphins | 445 | 351 | 4 | 0.559 | 1966 | 800 | AFC East | NaN |
| 4 | 5 | New England Patriots[b] | 489 | 386 | 9 | 0.558 | 1960 | 884 | AFC East | Levi's Stadium |
del dataframe['columns'](列(columns)を消す)
del nfl_frame['Stadium'] nfl_frame >>> #Stadium列がなくなったことがわかります
| Rank | Team | Won | Lost | Tied | Pct. | First NFL Season | Total Games | Division | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Dallas Cowboys | 502 | 374 | 6 | 0.573 | 1960 | 882 | NFC East |
| 1 | 2 | Green Bay Packers | 737 | 562 | 37 | 0.565 | 1921 | 1,336 | NFC North |
| 2 | 3 | Chicago Bears | 749 | 579 | 42 | 0.562 | 1920 | 1,370 | NFC North |
| 3 | 4 | Miami Dolphins | 445 | 351 | 4 | 0.559 | 1966 | 800 | AFC East |
| 4 | 5 | New England Patriots[b] | 489 | 386 | 9 | 0.558 | 1960 | 884 | AFC East |
dataframe.drop('columns_name',axis=1)(列(columns)を消す)
#また、nfl_frame.drop('Stadium',axis=1)でも同じ操作ができます #axis=1は列(columns)を表します #行の場合は、nfl_frame.drop(n)でも消すことができます #nはindex番号
標準python、numpy、pandasのあれこれ
さて、pythonにはlist、array、series、detaframeなど様々な配列があり、実際のデータ解析では、それらを行ったり来たりしたいことが多々あると思います。
そんな時に、以下のページが参考になりますので、記載しておきます。 https://qiita.com/richi40/items/6b3af6f4b00d62dbe8e1
また、DataFrameの機能の全体は、以下のリンクからWebで確認できます。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.html
少し長くなってしまいましたが、今回は以上です。
お疲れ様でした！
次回は、こちら。
それじゃー、また。
