pandasの使い方

最新版は以下に記載しました。
https://hana-shin.hatenablog.com/entry/2023/10/19/224028

#1 pandasとは
pandasとは、データ分析用ライブラリです。
pandasで利用できるデータは、表計算ソフトExcelで扱うような表形式のデータです。
pandasを使うと、Excelなどのファイルから表形式のデータを読み込み、集計、データ抽出、
グラフの表示などが行えます。

#2 環境
VMware Workstation 15 Playerで作成した仮想マシン(1台)を使用しました。

CentOSの版数は下記のとおりです。

CentOSの版数

[root@server ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 8.3.2011

カーネルの版数は下記のとおりです。

カーネルの版数

[root@server ~]# uname -r
4.18.0-240.el8.x86_64

さらに、Anacondaをインストールして、Anacondaの仮想環境で各種動作確認をしました。
DockerやKubernetesのように、既存の環境に影響を与えることなくインストール、削除が
できるので便利だと思いました。
Anacondaのインストール方法は、Anacondaのインストール方法を参照してください。

#3 事前準備
スシの名前、価格、注文数を記録したcsvファイルを作成します。
なお、ikaの値段は意図的に空欄にしています。

テスト用ファイルの作成

(base) [root@server ~]# cat sushi.csv
sushi,price,orders
ikura,500,2
aji,400,4
uni,700,2
toro,800,4
ika,,2
saba,200,2
kohada,200,2

#4 csvファイルに対する操作

##4.1 csvファイルを読み込む方法(read_csv)
csvファイルを読み込むためには、read_csvメソッドを使用します。
read_csvメソッドの引数には、csvファイルのパスを指定します。
tp.pyとcsvファイルは同じディレクトリにあるので、read_csv('sushi.csv')と指定します。

なお、スクリプト中のdfはDataFrameを表しています。
Pandasには2つの主要なデータ構造があって、Series（シリーズ）が1次元のデータ、
DataFrame（データフレーム）が2次元のデータに対応しています。

スクリプト

(base) [root@server ~]# cat tp.py
import pandas as pd

df = pd.read_csv('sushi.csv')
print(df)

実行結果

(base) [root@server ~]# python3 tp.py
    sushi  price  orders
0   ikura  500.0       2
1     aji  400.0       4
2     uni  700.0       2
3    toro  800.0       4
4     ika    NaN       2
5    saba  200.0       2
6  kohada  200.0       2

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