pandas関連記事まとめ
目次
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基本情報
- pandasのバージョンを確認（pd.show_versions）
- 行数、列数、全要素数（サイズ）を取得
- pandasのデータ型dtype一覧とastypeによる変換（キャスト）
- 先頭・末尾の行を返すheadとtail
- 表示設定変更（小数点以下桁数、有効数字、最大行数・列数など）
- オプション設定を確認・変更する方法
- pandas.Seriesのインデックスと値を入れ替え（スワップ）
- pandas.DataFrameの行番号、列番号を取得
- pandasからNumPyの関数などを使う方法（pd.np）
ファイル入出力
CSV
Excel（xls, xlsx）
JSON
- JSON文字列・ファイルを読み込み（read_json）
- pandas.DataFrameをJSON文字列・ファイルに変換・保存（to_json）
- 辞書のリストをDataFrameに変換（json_normalize）
pickle
スクレイピング（Webから情報取得）
他の型と変換
グラフ作成
行・列・要素を選択・抽出
行名・列名、行番号・列番号で選択
条件で抽出
- 行を条件で抽出するquery
- 複数条件のand, or, notから行を抽出（選択）
- 特定の文字列を含む行を抽出（完全一致、部分一致）
- 重複した行を抽出・削除
- 特定の型dtypeの列を抽出（選択）
- 条件を満たす行名・列名の行・列を抽出（選択）
ランダムサンプリング
要素を置換
行・列を削除
行・列を追加・連結・結合
- 列・行を追加（assign, appendなど）
- pandas.DataFrame, Seriesを連結するconcat
- pandas.DataFrameを結合するmerge, join（列・インデックス基準）
行・列・要素に関数適用・ループ処理
行・列を入れ替え・再形成
行を並べ替え（ソート）
文字列を処理
- 文字列を区切り文字や正規表現で複数の列に分割
- 複数の列の文字列を結合して新たな列を生成
- 文字列の置換や空白削除など
- 文字列から正規表現で抽出して新たな列を生成
- 文字列と数値を相互変換、書式変更
- 文字列にスライスを適用して任意の位置・長さの部分を抽出
数値を処理
欠損値NaNを処理
インデックス（行見出し・列見出し）を処理
データ前処理
データ分析
- describeで各列の要約統計量（平均、標準偏差など）を取得
- ピボットテーブルでカテゴリ毎の統計量などを算出
- ユニークな要素の個数、頻度（出現回数）をカウント
- 特定の条件を満たす要素数をカウント（全体、行・列ごと）
- GroupByでグルーピングし統計量を算出
- crosstabでクロス集計（カテゴリ毎の出現回数・頻度を算出）
- corrで各列間の相関係数を算出、ヒートマップで可視化
- modeで行・列ごとの最頻値を取得
- idmax, idminで最大値・最小値の行名・列名を取得
- rankで順位付け
マルチインデックス（階層型インデックス）
時系列データ
- pandas.DataFrame, Seriesを時系列データとして処理
- 時系列データの曜日や月、四半期、年ごとの合計や平均を算出
- 日付・時間の列を処理（文字列変換、年月日抽出など）
- 時系列データにおける頻度（引数freq）の指定方法
- 時系列データをリサンプリングするresample, asfreq
- 窓関数を適用するrollingを使って移動平均などを算出
- 行・列の差分・変化率を取得するdiff, pct_change
- データを行・列（縦・横）方向にずらすshift
- 時系列データのタイムゾーンを処理（tz_convert, tz_localize）
pandas参考書
- 『Python Data Science Handbook』（英語の無料オンライン版あり）
- 『Pythonによるデータ分析入門』の注意点
- 『Python for Data Analysis, 2nd Edition』
- 『Pythonデータサイエンスハンドブック』は良書（NumPy, pandasほか）
そのほか
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