python:pandasの使い方基本 - 流行の科学技術を勝手に追いかけるブログ人工知能仮想現実ブロックチェーン

pandasの使い方について、基本だけ載せておきます。

後日追記します。

# coding: utf-8

# In[24]:


#モジュールをインポートする
import numpy as np
import pandas as pd


# In[25]:


#１次元配列を作成する
s = pd.Series([1,2,np.nan])
"""
0    1.0
1    2.0
2    NaN
dtype: float64
"""
#取り出す
s[0]    #1.0

#合計
s.sum() #3.0


# In[26]:


#ディクショナリからデータフレームを作成する
df=pd.DataFrame({"A":[1,2],"B":[3,4]})
df


# In[27]:


#型を確認する
df.dtypes
"""
A    int64
B    int64
dtype: object
"""


# In[28]:


#numpy行列からデータフレームを作成する
df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4)) #６行４列

#indexを付ける
df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=pd.date_range("20170101",periods=6))

#columnsを付ける
df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),
                index=pd.date_range("20170101",periods=6),
                columns=["A","B","C","D"])
df


# In[29]:


#最初の一行を見る
df.head(1)


# In[30]:


#最後の３行を見る
df.tail(3)


# In[31]:


#indexを見る
df.index

#columnsを見る
df.columns

#valueを見る
df.values


# In[32]:


#discribe(count mean std mi max)を見る
df.describe()


# In[33]:


#転置する
df.T


# In[34]:


#ソートする　（columnを指定）
df.sort_values(by="B")

#indexでスライスする
df[0:3]
df["20170102":"20170104"]

#index指定で行を抽出
df.loc["20170101"]


# In[35]:


df.loc["20170102",["A","B"]]


# In[36]:


df.loc[:,["A","B"]]


# In[37]:


#行と列を座標で指定
df.iloc[0,0]


# In[38]:


#行と列を座標でスライス
df.iloc[0:2,0:2]


# In[39]:


df[df.A>0]


# In[40]:


df[df>0]


# In[41]:


df2=df.copy()


# In[42]:


df2["E"]=["one","twe","thee","four","five","six"]
df2


# In[43]:


df2[df2["E"].isin(["thee","five"])]


# In[44]:


s=pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range("20170101",periods=6))
s


# In[45]:


df2["E"]=s
df2


# In[46]:


df.shift(1)


# In[47]:


df=pd.DataFrame(np.random.randn(2,2))
df


# In[48]:


pd.concat([df,df])


# In[49]:


df=pd.DataFrame(np.random.rand(8,4),columns=["A","B","C","D"])
df


# In[50]:


s=df.iloc[0]
s


# In[51]:


df.append(s)


# In[52]:


df.append(s,ignore_index=True)


# In[53]:


df=pd.DataFrame({"A":["foo","bar","foo","bar"],"B":np.random.randn(4)})
df


# In[54]:


#A列の中で同じものをまとめて足し算する
df.groupby("A").sum()


# In[55]:


#Yahooから株式情報を取得する
import pandas_datareader

df=pandas_datareader.data.DataReader("AAPL","yahoo","2014-01-01")
df

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

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118

119

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122

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# coding: utf-8

# In[24]:

#モジュールをインポートする

import numpy as np

import pandas as pd

# In[25]:

#１次元配列を作成する

s = pd.Series([1,2,np.nan])

"""

0 1.0

1 2.0

2 NaN

dtype: float64

"""

#取り出す

s[0] #1.0

#合計

s.sum() #3.0

# In[26]:

#ディクショナリからデータフレームを作成する

df=pd.DataFrame({"A":[1,2],"B":[3,4]})

# In[27]:

#型を確認する

df.dtypes

"""

A int64

B int64

dtype: object

"""

# In[28]:

#numpy行列からデータフレームを作成する

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4)) #６行４列

#indexを付ける

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=pd.date_range("20170101",periods=6))

#columnsを付ける

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),

index=pd.date_range("20170101",periods=6),

columns=["A","B","C","D"])

# In[29]:

#最初の一行を見る

df.head(1)

# In[30]:

#最後の３行を見る

df.tail(3)

# In[31]:

#indexを見る

df.index

#columnsを見る

df.columns

#valueを見る

df.values

# In[32]:

#discribe(count mean std mi max)を見る

df.describe()

# In[33]:

#転置する

df.T

# In[34]:

#ソートする　（columnを指定）

df.sort_values(by="B")

#indexでスライスする

df[0:3]

df["20170102":"20170104"]

#index指定で行を抽出

df.loc["20170101"]

# In[35]:

df.loc["20170102",["A","B"]]

# In[36]:

df.loc[:,["A","B"]]

# In[37]:

#行と列を座標で指定

df.iloc[0,0]

# In[38]:

#行と列を座標でスライス

df.iloc[0:2,0:2]

# In[39]:

df[df.A>0]

# In[40]:

df[df>0]

# In[41]:

df2=df.copy()

# In[42]:

df2["E"]=["one","twe","thee","four","five","six"]

df2

# In[43]:

df2[df2["E"].isin(["thee","five"])]

# In[44]:

s=pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range("20170101",periods=6))

# In[45]:

df2["E"]=s

df2

# In[46]:

df.shift(1)

# In[47]:

df=pd.DataFrame(np.random.randn(2,2))

# In[48]:

pd.concat([df,df])

# In[49]:

df=pd.DataFrame(np.random.rand(8,4),columns=["A","B","C","D"])

# In[50]:

s=df.iloc[0]

# In[51]:

df.append(s)

# In[52]:

df.append(s,ignore_index=True)

# In[53]:

df=pd.DataFrame({"A":["foo","bar","foo","bar"],"B":np.random.randn(4)})

# In[54]:

#A列の中で同じものをまとめて足し算する

df.groupby("A").sum()

# In[55]:

#Yahooから株式情報を取得する

import pandas_datareader

df=pandas_datareader.data.DataReader("AAPL","yahoo","2014-01-01")

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