pandasをマスターしたい生活3日目

これまで

よく使えるやつ

df.index                     #indexの表示
index = df.index.tolist()    #indexの中身をリストにする
type(index)
>>> List

df.columns                    #カラムの表示
columns = df.columns.tolist() #カラムの中身をリストにする
type(columns)
>>> List

index,columns名の変更

df.rename(index={"index名":"変更したいindex名"},columns={"columns名":"変更したいcolumns名"})

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4,5],"B":[10,9,8,7,6]})
df = df.rename(index={0:"zero"})
print(df.index.tolist())
>>> ["zero",1,2,3,4]

df = df.reaname(columns={"A":"A_rename"})
print(df.columns.tolist())
>>> ["A_rename","B"]

データの並び替え

df.sort_values(by="並び変えたいcolumns",ascending=True,inplace=False)

• by:columns名
• ascending:降順か昇順か(Trueで昇順)
• inplace:元のdfを置き換えるか(戻り値はnull)

df_sorted = df.sort_values(by="B")
df_sorted["B"].tolist()
>>> [6,7,8,9,10]

df_sorted_ascending = df.sort_values(by="A_rename",ascending=False)
df_sorted_ascending["A_rename"].tolist()
>>>[5,4,3,2,1]

df_sorted_2 = df.sort_values(by=["A_rename","B",ascending=[False,True]]

dfの演算

numpy配列みたいにそれぞれに演算を適用できる

df["A*B"] = df["A_rename"] * df["B"]
df["A*B"].tolist()
>>> [6,14,24,36,50]

関数を用いた列の演算

• df.apply(関数)

import math
df["A_SQRT"] = df["A_rename"].apply(lambda x: math.sqrt(x))

列の削除

• df.drop(列名,axis=1)
• df.drop([列名1,列名2],axis=1)

列の結合

pd.concat([df1,df2],ignore_index=False)

• ignore_index:indexを振りなおすかどうか

mergeによる結合

pd.merge(df1,df2,how="結合方法",on="結合キー")

• df1:左側のdf
• df2:右側のdf
• how:結合方法
  • inner:内部結合
  • left:左外部結合
  • right:右外部結合
  • outer:完全外部結合
• on:結合キー

おわり

mergeよくわからん