はじめに
- 気分転換にたまにはPythonを触ってみる。
Pandasのメソッド
以下は、Pandasの機能だが、もっとあるはず・・・。
| やりたいこと | メソッド |
|---|---|
| 列名を抽出する | df.columns |
| 最初の2行を選択します | df.iloc [2] |
| 最初の2列を選択します | df.iloc [：、2] |
| 名前で列を選択 | df.loc [：、["col1"、 "col2"]] |
| ランダム番号を選択します。行の | df.sample（n = 10） |
| ランダムな行の一部を選択します | df.sample（frac = 0.2） |
| 変数の名前を変更します | df.rename（） |
| インデックスとして列を選択する | df.set_index（） |
| 行または列の削除 | df.drop（） |
| 値の並べ替え | df.sort_values（） |
| 変数のグループ化 | df.groupby（） |
| フィルタリング | df.query（） |
| 不足している値を見つける | df.isnull（） |
| 不足している値を削除する | df.dropna（） |
| 重複を削除する | df.drop_duplicates（） |
| ダミーの作成 | pd.get_dummies（） |
| ランキング | df.rank（） |
| 累計 | df.cumsum（） |
| 分位数 | df.quantile（） |
| 数値変数の選択 | df.select_dtypes（） |
| 2つのデータフレームを連結する | pd.concat（） |
| 共通変数に基づいてマージ | pd.merge（） |
変数タイプを知る
- dataFrameName.dtypesコマンドを使用して、データフレームに格納されている変数のタイプの情報を抽出できる。
データ型の変更
- astype()メソッドで型を変換（キャスト）することができる
一部の行のみを表示するには
- デフォルトでは、head（）は最初の5行を表示する。特定の行数を確認したい場合は、括弧内にそれを記載できます。 同様に、tail（）関数はデフォルトで最後の5行を表示します。
カテゴリ変数を定義する
- Rのfactors（）関数と同様に、「category」dtypeを使用してPythonにカテゴリ変数を含めることができます。
