個人的な備忘録です。
pandasの文字列の列にスライスを適用
https://note.nkmk.me/python-pandas-str-slice/
df['a'].str[:2]
pandasで文字の長さによる抽出
https://ja.stackoverflow.com/questions/63216/pandas%E3%81%A7%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E9%95%B7%E3%81%95%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%8A%BD%E5%87%BA
mask = df['moji'].str.len() >= 3
df[mask]
pandas.DataFrame, Seriesの要素の値を置換するreplace 正規表現
()で囲んだ部分をグループとして、置換後の値の中で\1, \2のように順番に使用可能。
https://note.nkmk.me/python-pandas-replace/
df.replace('(.)li(.)', r'\1LI\2', regex=True)
※rを入れるのを忘れないこと！
カラム名変更
df.rename(columns={'A': 'a', 'C': 'c'})
※意外に面倒・・
データフレームの列・行の合計追加
df['Total'] = df.sum(axis=1) #列
df.loc['Total']= df.sum() #行
https://stackoverflow.com/questions/20804673/appending-column-totals-to-a-pandas-dataframe
Change to datetime format 強引にdatetimeに変換
https://stackoverflow.com/questions/25146121/extracting-just-month-and-year-separately-from-pandas-datetime-column
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
DatetimeからYYYY-MMに変換する
df['Month']=df['Month'].dt.strftime('%Y-%m')
列の中で条件に合うものを、他の列の値にする
loc, ilocでブールインデックス参照
https://note.nkmk.me/python-pandas-where-mask/
df.loc[~(df['A'] < 0), 'A'] = df['B']
ちょっと複雑な例：
df.loc[(~df["dest"].str.contains('USA')) & (df['name']=='mellisa'), 'name'] = 'hole'
（列には関係ないが、便利なので載せておく）
全部のシートへアクセス
for sheetN in pd.ExcelFile(fname).sheet_names:
https://stackoverflow.com/questions/26521266/using-pandas-to-pd-read-excel-for-multiple-worksheets-of-the-same-workbook