Pandasメソッド
①Pandas、データの読み込みと確認
②データの抽出
③データの変換
④データの欠損
⑤値や欠損値の削除や置換
①Pandas、データの読み込みと確認
#Pandasの読み込み
import pandas as pd
#データの読み込み
df = pd.read_csv('読み込むデータ.csv')
#先頭５行を表示
df.head()
②データの抽出
#10行とColumn_nameの取得
df.loc[10,'Column_name']
#10行３列を表示
df.iloc[10,3]
#条件を指定して抽出1 (10より小さいものを抽出)
df[df['Column_name'] < 10]
#条件を指定して抽出1 (70から80の間を抽出)
df.query('70 <= Column_name <= 80')
#重複の削除
df.drop_duplicates()
#データの量の確認
df.shape
③データの変換
#列をindexにする
df.set_index('Column_name', inplace=True)
#Columnの名前を変更
df.rename(columns={'Column_name':'NewColumn_name'})
Column列を降順にする
df.sort_values(by='Column_name', ascending=False)
④データの欠損確認
#データの欠損値の状態確認
df.isnull().sum()
⑤値や欠損値の削除や置換
#Column_nameにある欠損値を平均値で置換
df['Column_name'].fillna(df['Column_name'].mean(), inplace=True)
#欠損値がある行を削除
df.dropna(subset=['Column_name'], inplace=True)
#列ごと削除
df.drop('Column_name', axis=1)