概要

サッカーJリーグの2017年から2019年シーズン成績のcsvを
pandas.DataFrameで読み込んだものを条件指定で絞り込む

前提

1.絞り込みたいcsvデータを所定のパスに配置していること
2.Python、pandasの環境構築が済んでいること

過去の記事からの流れの記事です
　過去記事：https://qiita.com/wooooo/items/ab55104b4ae031291a62
(こちらに対象のCSVデータについてリンクがあります）

実装編

analysis.py

# -*= encoding: utf-8 -*-
import pandas as pd

# csvファイルのパス(任意)
csv_path = '/Users/app/csv/J. League Data Site.csv'

# csvファイルを読み込む
data = pd.read_csv(csv_path)

# 出力
print(data)

このように、"Year"や"Result_Home"など項目があります。

csvファイルを見ると、"Home"、"Away"というホーム・アウェイ側のチーム名の項目があるので
「川崎フロンターレのホーム」側のデータを出力してみます

analysis.py

# 川崎フロンターレで絞り込み
print(data.query('Home == "Kawasaki-F"'))

csvには複数の項目があるので
続いて、「2017年」の「川崎フロンターレのホーム」側のデータを出力してみます

analysis.py

# 2017年の川崎フロンターレで絞り込み
print(data.query('Home == "Kawasaki-F" & Year == 2017'))

2017年から2019年の3年分から2017年だけの
川崎フロンターレがホームの成績だけに絞り込めました

analysis.py

# 2017年の川崎フロンターレのホームの1試合平均
print(data.query('Home == "Kawasaki-F" & Year == 2017').mean())

ソースコード全体

analysis.py

# -*= encoding: utf-8 -*-
import pandas as pd

# csvファイルのパス(任意)
csv_path = '/Users/app/csv/J. League Data Site.csv'

# csvファイルを読み込む
data = pd.read_csv(csv_path)

# 2017年の川崎フロンターレのホームの1試合平均
print(data.query('Home == "Kawasaki-F" & Year == 2017').mean())

今回はcsvをpandas.read_csvで読み込んだDataFormatを
絞り込む方法を記事にしました
その他、pandasで学んだことを記事にしていきます！