【Python】データ分析 （個人的メモ）

データ分析の勉強を進めるにあたってのメモです.
随時加筆します. qiitaの記法の練習も兼ねてます. 簡略してかいてます.

.sum()のところは様々な関数が入ります.

#初日

データの結合

• 縦結合（行方向に増やす）

  • データ件数は増える
  • つまり項目は増えない
  • pd.concat([データ1, データ2], ignore_index="True")

• 横方向（列方向に増やす）

  • データの項目を増やす
  • 項目が二重にならないようにする
  • pd.merge(データ1, データ2["列",..., "列"], on="列", how="left")
    • on="共通するデータ列"
    • how="left/right", どの方向から結合するか, 基本左？

###統計量表示
.describe()で統計量表示

###データ確認
.dtypesでデータ確認

###集計
.groupby("集計したい列").sum()["表示させたい列"]で集計

###表作成
pd.pivot_table(データ, index="列", columns="列", values="列", aggfunc="sum") で表作成

###プロット
plt.plot(横軸, 縦軸, label="ラベル名")

• import matplotlib.pyplot as plt のもと
• 横軸はlist型にして渡す

見にくい→ちょっとみやすくした　

#2日目
###ソートして表示
.sort_values(by="列", ascending=True)

• Trueで降順, falseで昇順

###任意の要素（複数）を参照
データ名.loc["条件が付与された行", "表示したい列"]

• ex) .isnull() などをして欠損値があった行(=True)における列を参照
• list() すると表示したい列の配列になっている

###重複を無視
.unique()

###型変換
.astype("変換したい型")

• 重複を無視した要素の配列が返ってくる

###数値→日付に変換
pd.to_timedelta("float型の数値", unit="D")

• datetime型になる

###列の削除
.drop("列名", axis=1)

###その他

• pd.pivot_table("データ名", index="列", ...) と データ名.pivot_table(index="列", ...) はどちらでも良い
• .isnull()は欠損値の有無を確認→True か Falseが出力

#3日目

###その他

• .isna() = .isnull()
• .where() で フラグをつくる

#4日目
特になし, どのデータが必要かまだわかっていない

#5,6日目
特になし, 5章までの内容が基本的な部分.

資料

秀和システム社の 「Python 実践データ分析 100本ノック」で勉強してます.