参考URL
インストール
pip install pandas
データ構造
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 横の列 | columns |
| 縦の行 | index |
| 種類 | 説明 |
|---|---|
| DataFrame | エクセルの表形式のように行と列で成り立つ |
| Sereies | DataFrameから1列取り出した型 リストにindexがくっついたイメージ |
使用例
import pandas as pd
#read_csv: 変数へデータの代入
df = pd.read_csv('data.csv',encoding='shift-jis')
#実行結果:pandas.core.frame.DataFrame
type(df)
#最大表示行数
##デフォルトでは10行で表示
pd.set_option('display.max_rows')
##Noneを指定すると全て表示される
pd.set_option('display.max_rows',None)
#最大表示列数
pd.set_option('display.max_columns',None)
#オプションのリセット
pd.reset_option('display.max_rows')
#データフレームの最初の5行,指定行(10行)
print(df.head())
print(df.head(10))
#データフレームの最後の5行,指定行(10行)
print(df.tail())
print(df.tail(10))
#データフレームから指定行(10行)ランダムにデータを取る
print(df.sample(10))
#データフレームの情報
print(df.info())
#データフレームの統計情報,小数点以下四捨五入(round(0))
print(df.describe())
print(df.describe().round(0))
##データフレームの列名取得
print(df.columns)
#データフレームの列の絞り込み
## 'IP'列のみに絞り込む例
print(df['IP'])
#データフレームの行を条件で絞り込む
## ==
## IP列が'192.168.1.234'の例 ------------------------[1]
print(df[df['IP'] == '192.168.1.234'])
## not → 「~」
## IP列が'192.168.1.234'以外の例
print(df[~(df['IP'] == '192.168.1.234')])
#データフレームの行を複数条件で絞り込む
condition_1=df['IP'] == '192.168.0.123'
condition_2=df['IP'] == '192.168.0.456'
## and → 「&」
print(df[condition_1 & condition_2])
## or → 「|」
print(df[condition_1 | condition_2])
#queryを使用する方法
print(df.query("IP == '192.168.0.123' and Name =='TEST'"))
print(df.query("IP == '192.168.0.123' or Name =='TEST'"))
#データフレームから絞り込んだ値を取得
## IP列の0行目の値を取得
print(df['IP'].to_list()[0])
## 上記[1]を1行で
print(df[df['IP'] == '192.168.1.234']['IP'].to_list()[0])
# dfの行数分回す shape[0]:行数
for i in range(df.shape[0]):
# iloc :行 の"colname"を .to_dict辞書型で取得
hoge=df.iloc[i].to_dict()["colname"]
## csv へ書き出し
df.to_csv('writeToCSV_test.csv', encoding = 'shift-jis')
df.to_csv('writeToCSV_test.csv', encoding = 'utf-8')
Excelからデータを読み込む
pip3 install xlrd==1.2.0
xlrd 2.0.0 以上で読み取れるのは .xls ファイルのみです。
潜在的なセキュリティの脆弱性により、.xlsx ファイルのサポートは xlrd から削除されました。
df= pd.read_excel('data.xlsx')
print(df)