pandas入門

pandasの基本トピック

pandasの概要

pandasはデータ分析やデータの操作に用いることのできるPythonから用いることのできるオープンソースのライブラリです。統計解析に用いられるRと似たような機能を用いることができます。

pandasのインストールと動作確認

$ pip install pandas

pandasは上記を実行することでPyPIから入手することができます。

pandasの動作確認にあたっては下記などを実行すると良いです。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3], 'A2': [1, 2, 3]})

print(d1)
print(d2)

・実行結果

   A
0  1
1  2
2  3
   A1  A2
0   1   1
1   2   2
2   3   3

実務でよく用いるpandasの機能

csvファイルの保存・読み込み

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A1': [0.1, 0.2, 0.3], 'A2': [1, 2, 3]})

df.to_csv("sample1.csv")

上記を実行すると、下記のようなcsvファイルがカレントディレクトリに生成されます。

sample1.csv

,A1,A2
0,0.1,1
1,0.2,2
2,0.3,3

上記の一番左のインデックスを省略したい場合は下記のようにindexにFalseを指定すれば良いです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A1': [0.1, 0.2, 0.3], 'A2': [1, 2, 3]})

df.to_csv("sample2.csv", index=False)

上記を実行すると下記のようなcsvファイルがカレントディレクトリに生成されます。

sample2.csv

A1,A2
0.1,1
0.2,2
0.3,3

次にcsvファイルの読み込みについて確認します。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample2.csv")

print(df)

・実行結果

    A1  A2
0  0.1   1
1  0.2   2
2  0.3   3

上記のようにread_csvメソッドを用いることでcsvファイルの読み込みを行うことができます。

カラムの追加

pandasでは辞書型に似たような表記に基づいてカラムの追加を行うことができます。カラムの追加はたとえば下記を実行することで行うことができます。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("sample2.csv")
df2 = pd.read_csv("sample2.csv")
df2["A3"] = df2["A2"]**2

print(df1)
print(df2)

・実行結果

    A1  A2
0  0.1   1
1  0.2   2
2  0.3   3
    A1  A2  A3
0  0.1   1   1
1  0.2   2   4
2  0.3   3   9