アウトプット＆メモ。

pandas読み込み

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

条件で行を抽出

サンプルデータはこんな感じ。

# データの準備
data = {'ID':['100','101','102','103','104']
        ,'city':['Kyoto','Osaka','Tokyo','Hokkaido','Okinawa']
        ,'birth_year':[1980,1999,1995,1970,1994]
        ,'name':['A','B','C','D','E']}

sample_data = pd.DataFrame(data)

上記を例にデータ加工する。

boolリストで返す。

# 1990年より前に産まれた人
sample_data["birth_year"] < 1990

boolリストを使って行を抽出

もちろん複数条件も可能。
あとは値を代入するなり、平均出したりするだけ。

# sample_data[]の中にboolリストを突っ込んであげるだけ
sample_data[sample_data["birth_year"] < 1990]

loc

個人的にはこっちを一番使う。
loc[ 行の指定, 列の指定 ]

# 1990より前に産まれた人の行と、全て(:)のカラムを抽出。
sample_data.loc[sample_data['birth_year'] < 1990, :]

query()

こちらでも、条件で行を抽出できる。文字列は""で囲む必要があるので注意。

sample_data.query('birth_year < 1990 & name == "A"')

文字列の部分一致で行を取得

str.contains()を使うと、特定の文字列を含む場合Trueになる。
NaNがある時に行を抽出するとエラーとなるので、引数にna=Flaseとしよう。

sample_data[sample_data['city'].str.contains('Osa')]

↓ 他にも以下の方法もできる。

	説明
str.startswith()	特定の文字列で始まる
str.endswith()	特定の文字列で終わる

列の要素を置換

map()

cityを区域で置換して新しいカラム(region)に入れる。

# 参照データ
map_data = {'Kyoto':'Kansai',
           'Osaka':'Kansai',
           'Tokyo':'Kanto',
           'Hokkaido':'Hokkaido'}

# 参照データで置換
sample_data ['region'] = sample_data ['city'].map(map_data)

置換できなかった要素はNaNになる。

replace()

map()と同じだが、置換後の値が異なる。

# 参照データ
map_data = {'Kyoto':'Kansai',
           'Osaka':'Kansai',
           'Tokyo':'Kanto',
           'Hokkaido':'Hokkaido'}
# map()と同じ参照データで置換
sample_data ['region'] = sample_data ['city'].replace(map_data)

置換できなかった要素は元の値を引き継ぐ

要素の一部を取り出す

map()と無名関数の組み合わせ技

ループなどを使って取り出すより、こちらの方が処理速度が優れているので、まとめて処理したい場合はこちらがおすすめ。

birth_yearの上3文字を取り出して、19〇0年産まれか分かるようにする。

#　birth_year の上3つの数字・文字を取り出す
sample_data ['up_two_num'] = sample_data ['birth_year'].map(lambda x:str(x)[0:3])

指定した範囲でデータを分割

cut()

birth_yearを指定範囲で分割する。

# 分割の粒度
bins = [1970,1980,1990,2000]

# 分割実行。
birth_cut_data = pd.cut(sample_data.birth_year, bins)

value_counts()

上記で分割した後にカウントをとる。

pd.value_counts(birth_year_cut_data)

文字列でも同じようにカウントしたい場合

可視化が捗る。

sample_data.groupby["city"].size()

分割数を指定することも可能。

# birth_yearの (min + max) /2 の値を境に分割  =>  (1980 + 1999) / 2 = 1989.5
birth_cut_data = pd.cut(sample_data.birth_year, 2)

qcut()

分位点での分割も可能

# 分位点で分割、ここでは2を指定しているので中央値(1994)が境になる
birth_qcut_data = pd.qcut(sample_data.birth_year, 2)

# カウント
pd.value_counts(birth_qcut_data)

重複判定

サンプルにするデータ

# 重複データのサンプル
dupli_data = DataFrame({'column1':[1,2,2,3,4,4,6,6]
                       ,'column2':['a','b','b','c','c','c','b','b']})

duplicated()

重複行があるか判定する。重複している場合はTrue

dupli_data.duplicated()

drop_duplicates()

重複行の削除

#　重複削除。Trueを削除
dupli_data.drop_duplicates()

[番外]統計関数

データ加工と組み合わせて使ったりするnumpyの関数おさらい。

# numpy読み込み。
import numpy as np

関数	説明
min()	最小値
max()	最大値
median()	中央値
mode()	最頻値
mean()	平均
sum()	合計
var()	分散
std()	標準偏差

[Python] pandas データ加工