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| python:pandas [2018/03/07 19:36] – [データフレームの作成] mumeiyamibito | python:pandas [2018/08/08 11:58] (現在) – [モジュールの読み込み] mumeiyamibito |
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| あるいは | あるいは |
| <code python>import numpy as pd</code> | <code python>import pandas as pd</code> |
| * ''as pd'' によって、以降 ''pd'' で呼び出せる。 | * ''as pd'' によって、以降 ''pd'' で呼び出せる。 |
| * ここではこっちの読み込みをした場合で記述していく。 | * ここではこっちの読み込みをした場合で記述していく。 |
| ==== データフレームへのアクセス ==== | ==== データフレームへのアクセス ==== |
| * カラム、インデックスへのアクセス\\ <code python> | * カラム、インデックスへのアクセス\\ <code python> |
| print(hoge.columns) | print(data_frame.columns) |
| print(hoge.index)</code> | print(data_frame.index)</code> |
| * `hoge.columns` でカラム一覧にアクセス | * `data_frame.columns` でカラム一覧にアクセス |
| * `hoge.index` でインデックス一覧にアクセス | * `data_frame.index` でインデックス一覧にアクセス |
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| * データへのアクセス | * データへのアクセス |
| * 単一カラムへのアクセス\\ <code python>print(hoge["Name"])</code> | * 単一カラムへのアクセス\\ <code python>print(data_frame["Name"])</code> |
| * 複数カラムへのアクセス\\ <code python>print(hoge[["Name", "Age"]])</code> | * 複数カラムへのアクセス\\ <code python>print(data_frame[["Name", "Age"]])</code> |
| * リストでカラム名を指定する | * リストでカラム名を指定する |
| * 行へのアクセス\\ <code python>print(hoge[1:2])</code> | * 行へのアクセス\\ <code python>print(data_frame[1:2])</code> |
| * スライスで必ず、始点と終点を指定する | * スライスで必ず、始点と終点を指定する |
| * カラムと同時に指定する場合は、カラム、行の順番で。 | * カラムと同時に指定する場合は、カラム、行の順番で。 |
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| ==== データの追加 ==== | ==== データの追加 ==== |
| * カラムの追加\\ <code python>hoge[NEW_COLUMN] = [DATA1, DATA2, DATA3, ...]</code> | * カラムの追加\\ <code python>data_frame[NEW_COLUMN] = [DATA1, DATA2, DATA3, ...]</code> |
| * ''NEW_COLUMN'': 新しく追加するカラム名 | * ''NEW_COLUMN'': 新しく追加するカラム名 |
| * ''DATA1, DATA2, ...'': 追加するデータはリストで渡す | * ''DATA1, DATA2, ...'': 追加するデータはリストで渡す |
| * 次元が合わない場合は、エラーになる | * 次元が合わない場合は、エラーになる |
| * 行の追加\\ <code python>hoge = hoge.append(DATA_FRAME)</code> | * 参考サイト: [[https://qiita.com/hi34/items/43c366dea18b46faf49d | pandasの基本操作 - Qiita]] |
| | * 行の追加\\ <code python>data_frame = data_frame.append(DATA_FRAME)</code> |
| * ''DATA_FRAME'': 追加するデータが入った pandas のデータフレーム | * ''DATA_FRAME'': 追加するデータが入った pandas のデータフレーム |
| * 次元が合わない場合は、''NaN'' となる。 | * 次元が合わない場合は、''NaN'' となる。 |
| * 参考サイト: [[https://qiita.com/hi34/items/43c366dea18b46faf49d | pandasの基本操作 - Qiita]] | * 返り値を受け取る形で更新する。 |
| | * 参考サイト: [[https://qiita.com/hi34/items/43c366dea18b46faf49d | pandasの基本操作 - Qiita]] |
| | * データフレームの追加 |
| | * 横に結合 (カラムの追加) \\ <code python>DATA_FRAME = pd.concat([DATA_FRAME1, DATA_FRAME2, ...], axis = 1)</code> |
| | * 縦に結合 (行の追加)\\ <code python>DATA_FRAME = pd.concat([DATA_FRAME1, DATA_FRAME2, ...])</code> |
| | * 参考サイト: [[http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2015/01/28/073327 | Python pandas 図でみる データ連結 / 結合処理 - StatsFragments]] |
| | * データの欠損は ''NaN'' 扱いとなる。''NaN'' を置換するには ''.fillna()'' を使う。\\ <code python>DATA_FRAME.fillna("")</code> |
| | * 上記の例では、''NaN'' が空の文字列に置換される。 |
| | * 参考サイト: [[https://note.nkmk.me/python-pandas-nan-dropna-fillna/ | pandasで欠損値NaNを除外（削除）・置換（穴埋め）する | Python / note.nkmk.me]] |
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| | ==== 値の取得・変更 ==== |
| | * 行ラベルと列ラベルで指定した値を取得\\ <code python>DF.at[ROW_LABEL, COL_LABEL]</code> |
| | * ''DF'': データフレーム変数 |
| | * ''ROW_LABEL'': 行ラベル |
| | * ''COL_LABEL'': 列ラベル |
| | * 行ラベルと列ラベルで指定した値を変更\\ <code python>DF.at[ROW_LABEL, COL_LABEL] = VALUE</code> |
| | * ''DF'': データフレーム変数 |
| | * ''ROW_LABEL'': 行ラベル |
| | * ''COL_LABEL'': 列ラベル |
| | * ''VALUE'': 新しい値 |
| | * 行番号と列番号で指定した値を取得\\ <code python>DF.iat[ROW_INDEX, COL_INDEX]</code> |
| | * ''DF'': データフレーム変数 |
| | * ''ROW_INDEX'': 行番号 |
| | * ''COL_INDEX'': 列番号 |
| | * 行番号と列番号で指定した値を変更\\ <code python>DF.iat[ROW_INDEX, COL_INDEX] = VALUE</code> |
| | * ''DF'': データフレーム変数 |
| | * ''ROW_INDEX'': 行番号 |
| | * ''COL_INDEX'': 列番号 |
| | * ''VALUE'': 新しい値 |
| | * 参考サイト: [[https://note.nkmk.me/python-pandas-at-iat-loc-iloc/ | pandasで任意の位置の値を取得・変更するat, iat, loc, iloc | Python / note.nkmk.me]] |
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| ==== データフレームのサイズ確認 ==== | ==== データフレームのサイズ確認 ==== |
| * ''.index'' や ''.columns'' で取得したカラム名やインデックス名のリストを ''len()'' を使って取得する。 | * ''.index'' や ''.columns'' で取得したカラム名やインデックス名のリストを ''len()'' を使って取得する。 |
| * ''DATA_FRAME.shape'' でインデックスとカラム数を同時に取得する。 | * ''DATA_FRAME.shape'' でインデックスとカラム数を同時に取得する。 |
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| | ==== ファイルの読み込み ==== |
| | * テキストファイルの場合\\ <code python>DF = pd.read_table("INPUT.txt", names = [LABEL1, LABEL2, ...])</code> |
| | * ''DF'': データフレームを格納する変数 |
| | * ''INPUT.txt'': 入力ファイル |
| | * ''LABEL1, LABEL2,...'': カラム名 |
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| | ==== CSV ファイルの読み書き ==== |
| | * 読み込み\\ <code python>DF = pd.read_csv(CSV_FILE[, OPTION])</code> |
| | * ''DF'': データフレームを格納する変数 |
| | * ''CSV_FILE'': CSV ファイルのパス |
| | * ''OPTION'': その他のオプション (任意) |
| | * この場合、1 行目が列ラベルとして割り当てられる。 |
| | * 列ラベルの指定方法 |
| | * 1 行目をラベルとして割り当てたくない場合は、''OPTION'' に ''header = None'' を指定する。 |
| | * 任意の列ラベルを指定する場合は、''OPTION'' に ''name = (LABEL1, LABEL2, ...)'' を付け、''LABEL1'' や ''LABEL2'' に列ラベルを指定していく。 |
| | * 特定の行を列ラベルとして指定する場合は、''OPTION'' に ''header = NUM'' の ''NUM'' に行番号 (0 から始まる) を指定する。この場合、指定した行より上の行は無視される。 |
| | * 行ラベルの指定方法 |
| | * 特定の列を行ラベルを指定する場合は、''OPTION'' に ''index_col = NUM'' の ''NUM'' に列番号 (0 から始まる) を指定する。 |
| | * 書き出し\\ <code python>DF.to_csv(CSV_FILE[, OPTION])</code> |
| | * ''DF'': データフレームが格納された変数 |
| | * ''CSV_FILE'': 出力する CSV ファイルのパス |
| | * ''OPTION'': その他のオプション (任意) |
| | * 特定の列のみを書き出す場合、''OPTION'' に ''columns = [LABEL1, LABEL2, ...]'' を追加し、''LABEL1'' や ''LABEL2'' に書き出す列ラベルを指定していく。 |
| | * 列ラベルや行ラベルも書き出す場合は、''OPTION'' に ''header'' (列ラベル) や ''index'' (行ラベル) を追加し、''TRUE'' や ''FALSE'' で ON/OFF を切り替える。デフォルトは両方 ''True'' |
| | * 区切り文字を指定する場合は、''OPTION'' に ''sep = SEP'' を追加し、''SEP'' に区切り文字を指定する。''SEP'' に ''\t'' を指定すると、TSV 形式のファイルで出力できる。 |
| | * 参考サイト: |
| | * [[https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/ | pandasでcsv/tsvファイル読み込み（read_csv, read_table） | Python / note.nkmk.me]] |
| | * [[https://note.nkmk.me/python-pandas-to-csv/ | pandasでcsvファイルの書き出し・追記（to_csv） | Python / note.nkmk.me]] |
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| {{tag>プログラミング}} | {{tag>プログラミング}} |
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