Jupyter-notebook初心者がよく使うpandas関数まとめてみた

jupyter notebookを最近使い始めたので、よく使う関数まとめてみた
ちなみにpython自体、趣味で少し使う程度

pandasのインポート : import

import pandas as pd

csvインポート : read_csv()

df = pd.read_csv("hoge.csv", encoding="utf-8")

csvエクスポート : to_csv()

df.to_csv('result.csv')

統計値の一括表示 : describe()

df.describe()

行と列の入れ替え(転置) : T

df.T

特定の要素の取得 : loc(),iloc()

※ソート順ではなくindexに準拠するので注意

## 行番号と列番号の指定
# 特定の要素を取得(1行目の2列目)
df.iloc[1, 2]

# スライスも可能(1~10行目の1~10列目)
df.iloc[1:10,1:10]

## ラベルの指定
# 'index_1'の'column_a'の値を取得
df.loc['index_1', 'column_a']

# スライスも可能
df.loc['index_1':'index_3', 'column_a':'column_d']

列数,行数などのサイズ取得 : len(),shape(),size()

# 行数
len(df)

# 列数
len(df.columns)

# 両方(行と列)
df.shape

# 要素数
df.size

列の削除 : drop()

df.drop(['column_a','column_b'], axis='columns')

列(column),行(index)の名前変更 : rename()

df.rename(columns={'column_a': 'a'}, index={'index_1': 'index_0001'}, inplace=True)

欠損値のチェック(便利) : to_datetime()

df.isnull().any(axis=0)

# 欠損がある場合Trueに
# column_a    False
# column_b    True
# column_c    True
# column_d    False

欠損値の置換 : fillna()

# 全て0で埋める場合
df.fillna(0)

# 列指定で埋める場合
df.fillna({'column_b': 0})

四捨五入: fillna()

# 整数
df.round()

# 少数第３位で四捨五入
df.round(2)

時間型の変換 : to_datetime()

変換しておくと何かと便利　　　　

pd.to_datetime(df['datetime'])

DataFrameのソート : sort_values()

df.sort_values(['date', 'id'], ascending=[False, True], inplace=True)

DataFrameのindex振り直し : reset_index()

# dropを指定しない場合、新たな列にindexが追加される
df.sort_values(['date', 'id'], ascending=[False, True]).reset_index(inplace=True, drop=True)

合計値・平均・標準計算 : sum(), mean(), std()

# 列ごと
df.sum()

# 行ごと
df.sum(axis=1)

# 合計:sum()
# 平均:mean()
# 標準偏差:std()

条件抽出 : where()

# 抽出
df.where(df['date'] >= '2018-07-18')

# 抽出すると条件外の行は全てNaNになるので、削除する場合
df.where(df['date'] >= '2018-07-18').dropna(how='all')

DataFrameの結合 : merge()

pd.merge(df_a, df_b, on='id', how='inner')

# 内部結合（inner_join）: how='inner'
# 左結合（left_join）: how='left'
# 右結合（right_join）: how='right'
# 外部結合（outer_join）: how='outer'

ランキング : rank()

df.rank(method='dense', ascending=False)['column_a']

ざっとまとめてみました。
その他、ループやgroup,カウントなど便利なものがまだまだあるので後日。