はじめに

普段よく使うPandasの用途別の使い方について、自分の備忘録としてまとめる。
定期的に更新予定。

備忘録

seriesのループ(値＋index)

# dataframeから列を取り出してseriesへ
aaa = df['sts']

# 先頭行は”初回”と出力
for index, item in enumerate(aaa):
    if index < 1:
        print("初回")
    else:
        print("2回目以降")

dataframeからカラム抽出

# 取り出す列を配列で定義
use_idx = ['aaa','bbb','ccc']

# 定義した列を抽出して新しいdataframeを作成
df2 = df[ use_idx ]

曜日抽出

# 日付をdatatime型に変換
data['date'] = pd.to_datetime(date['date'])

# 日付から曜日を抽出(SUN=6、MON=0)
date['day_of_week'] = date['date'].dt.dayofweek

list→series変換

data = [1,8,14,56]
# オプションのnameでカラム名をつける
 s = pd.Series(data, name=['day', 'hour', 'c1', 'c2'])

カラム名をlistに抽出

 name = df.columns.values

カラムの削除

df = df.drop('AAAA', axis = 1)

カラム名の一括入れ替え

# 既存のカラム名に文字列を結合
newcol = []
for i in df.columns:
    print(i + "_2day")
    newcol.append(i + "_2day")

# カラム名を再指定
df.columns = newcol

dataframeの並べ替え

# 並べ替え
dfl = df.sort_values(by="A")  

# 複数の並べ替え
dfl = df.sort_values(by=["A","B","C","D"])

dataframeの結合(concat)

# 列で結合
df_union = pd.concat( [df, df2], axis=1 )

# 行で結合
df_union = pd.concat( [df, df2], axis=0 )  
※列の順序の入れ替わり対策として「sort=False」オプションをつけること

dataframeの結合(merge)

# keyを条件に内部結合
df = pd.merge(left, right, on='key')

# keyを条件に左外部結合
df = pd.merge(left, right, on='key', how = 'left')

"""
結合方法は how キーワードで指定する。
inner: 既定。内部結合。両方のデータに含まれるキーだけを残す。
left: 左外部結合。ひとつめのデータのキーをすべて残す。
right: 右外部結合。ふたつめのデータのキーをすべて残す。
outer: 完全外部結合。すべてのキーを残す。
"""

indexの設定

# indexをxxxx列に設定
df.set_index('xxxx')

# indexをリセット
# 連番がインデックスに設定され元のインデックスがデータ列に追加
df.reset_index('xxxx')

# indexをリセット
# 古いindexは削除され新しいindexが設定さえる
df.reset_index(drop=True)

"""
df2 = df.reset_index(drop=True)
上記のようにしないとreset_indexが反映されないので注意()
"""

dataframeとseriesの結合

# dataframeのdfとseriesのdf_serを結合
# seriesはto_frame()を使用してdataframeに変換
 df2 = pd.concat( [ df, df_ser.to_frame() ], axis=1 )

timestmap→datetime変換

pandasにおけるdatetime型はtimestampであり、ほぼ同様の使い方ができる
datetime型に変更する場合は以下の関数を用いるとよい。

to_pydatetime()

csv読取時の方を文字列で

dtype=str
以下のページを参照。
pandasで外部ファイルを読み込むときのdtype=strに気を付けろ - Qiita

list→dataframe変換

hoge = pd.DataFrame(hoge)

dataframeのindexで並べ替え

# 昇順
hoge = hoge.sort_index() 
# 降順
hoge = hoge.sort_index(ascending=False)

read_sqlでパラメータ付与(ワイルドカード利用)

# パラメーターが１つ
sql "select * from aaa where opstime >= %s;"
df = pd.read_sql(sql, con=conn, params=("2020-02-13"))

# パラメーターが２つ
sql "select * from aaa where opstime >= %s and opstime <= %s;"
df = pd.read_sql(sql, con=conn, params=("2020-02-13","2020-02-15"))

空のデータフレームを作成

# 3行・3列で、値がNULLのデータフレームを作成
df = pd.DataFrame(index=range(3), columns=['a', 'b' , 'c'])

条件でデータ抽出

# nameがTaroのデータを抽出
df.query("name=='Taro'")

dataframeに列追加

# dataframeを引数にすることで、関数内で複数の引数を扱うのと同じことが可能
def check(row):
    val = 0    
    if row['aaa'] == 1 and row['bbb'] == 1:
        val = 1
    else:
        val = 0
    return val

df['ccc'] = df.apply(check, axis=1)