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train[train["week"]=="月"] あるデータだけ取り出せる
train[train["y"]>=150].head()
曜日が月曜日の時のyの平均値を見てみましょう
train[train["week"]=="月"]["y"].mean()
.trainのtemperatureが平均以上のデータだけを選択してみよう
train[train["temperature"]>=train["temperature"].mean()]
train[["y","week"]] trainで今度はyとweekの2つのカラムを選択したい
df[(df["week"]=="月") & (df["kcal"]<500)]
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
年の新しいカラム名はyearとし、月の新しいカラム名はmonthとしましょう 2013-11-18
train["year"]=train["datetime"].apply(lambda x : x.split("-")[0])
train["month"]=train["datetime"].apply(lambda x : x.split("-")[1])
train["y"].plot() 折れ線グラフ
ax = train["y"].plot(figsize=(12,4),title="グラフ")
ax.set_xlabel("time")
ax.set_ylabel("y")
train["y"].plot.hist() ヒストグラム
train[["y","week"]].boxplot(by="week") 箱ひげ図
train.isnull().any() 欠損ち
train.isnull().sum()
train.fillna(0) 欠損地を０で保管
ある列に欠損値があった場合のみ、その行を削除したい場合はオプションとしてsubset=[ ]を使います
train.dropna(subset=["kcal"])
train[["y","temperature"]].corr() 相関関係
train.plot.scatter(x="temperature", y="y", figsize=(5,5)) 相関係数は散布図
def exercise_judge(ex):
if ex <= 3:
return "low"
elif 3<ex<6:
return"mid"
else:
return"high"
df.loc[:,"新カラム名"]=df.loc[:,"前のカラム名"].apply(exercise_judge)
値が「お楽しみメニュー」であれば１、そうでなければ0とする自作関数を作りましょう
自作の関数を作る為には、defを使います
def jisaku1(x):
if x =="お楽しみメニュー":
return 1
else:
return 0
jisaku1関数とapply関数を使って、trainとtestの新たなカラムfunを作りましょう
train["fun"] = train["remarks"].apply(lambda x:jisaku1(x))
test["fun"] = test["remarks"].apply(lambda x:jisaku1(x))
データの型を整数（int）に変換しましょう
データの型を変換したい場合は、astype関数を使います
オプションにはデータの型を入れます。今回は整数に変換したい為、np.intと書きます
変換したものは、もとのカラムに代入しなおしましょう
train["year"] = train["year"].astype(np.int)
train["month"] = train["month"].astype(np.int)
testX = test.copy()
ピンポイントで変える場合
df = df.rename(columns={"平均気温":"平均"}).head()
dura = pd.crosstab(duration_bining,train["y"],margins=True)
dura["rate"] = dura[1]/dura["All"]
train.iloc[ 開始行:終了行, 開始列:終了列 ]と書くことで、列・行を数字で指定して書くことができます
開始から終了まで全てを取り出したい場合は、「:」だけでよく、数字を省略することも可能です
trainX = train.iloc[ :, 0:17 ]