【Pandas】備忘録-その1-
以前、pandas の使い方を勉強しましたが、使っていないと忘れてしまうので備忘録を書くことにしました。
環境：jupyter notebook
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
データの読み込み。データは以前、インストラクターから頂いたものです。
train= pd.read_csv("C:file/to/train.csv")
train
データの先頭行を見る。
train.head(n=1)
データの最終行を見る。
train.tail(n=1)
行数と列数を確認したい場合:shapeは関数ではないのでカッコは要らない。
train.shape
out:(207, 12)
train.shape[0]
out:207
train.shape[1]
out:12
基本統計量の確認
train.describe()
データの型の確認
train.info()
<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’> RangeIndex: 207 entries, 0 to 206 Data columns (total 12 columns):
| # | Column | Non-Null Count | Dtype |
|---|---|---|---|
| 0 | datetime | 207 non-null | object |
| 1 | y | 207 non-null | int64 |
| 2 | week | 207 non-null | object |
| 3 | soldout | 207 non-null | int64 |
| 4 | name | 207 non-null | object |
| 5 | kcal | 166 non-null | float64 |
| 6 | remarks | 21 non-null | object |
| 7 | event | 14 non-null | object |
| 8 | payday | 10 non-null | float64 |
| 9 | weather | 207 non-null | object |
| 10 | precipitation | 207 non-null | object |
| 11 | temperature | 207 non-null | float64 |
dtypes: float64(3), int64(2), object(7) memory usage: 19.5+ KB
一つのカラムに注目 例:“y”
train['y']
（二つのカラムを選択する場合は、train[['y','soldout']]）
out:
| y | |
|---|---|
| 0 | 90 |
| 1 | 101 |
| 2 | 118 |
| 3 | 120 |
| 4 | 130 |
| … | |
| 202 | 59 |
| 203 | 50 |
| 204 | 45 |
| 205 | 56 |
| 206 | 40 |
Name: y, Length: 207, dtype: int64
yの平均と中央値を見る。
・平均値はmean関数、中央値はmedian関数を使う
train['y'].mean()
out : 86.6231884057971
train['y'].median()
out : 78.0
yの値が150以上のデータを見る(平均値以上を見る)。
train[train['y'] > 150]
（train[train['y'] > train['y'].mean()]）
out:
| datetim | y | week | soldout | name | kcal | remarks | event | payday |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8 | 2013-11-28 | 151 | 木 | 0 | ハンバーグ | NaN | NaN | NaN |
| 10 | 2013-12-2 | 151 | 月 | 1 | マーボ豆腐 | NaN | NaN | NaN |
| 11 | 2013-12-3 | 153 | 火 | 1 | 厚揚げ豚生姜炒め | NaN | NaN | NaN |
| 12 | 2013-12-4 | 151 | 水 | 1 | クリームチーズ入りメンチ | NaN | NaN | NaN |
| 13 | 2013-12-5 | 171 | 木 | 0 | 鶏のカッシュナッツ炒め | NaN | NaN | NaN |
| 15 | 2013-12-9 | 165 | 月 | 1 | ハンバーグデミソース | NaN | NaN | NaN |
| 16 | 2013-12-10 | 155 | 火 | 0 | やわらかロースのサムジョン | NaN | NaN | NaN |
| 17 | 2013-12-11 | 157 | 水 | 0 | 五目御飯 | NaN | NaN | NaN |
| 20 | 2013-12-16 | 160 | 月 | 0 | カキフライタルタル | NaN | NaN | NaN |
| 23 | 2013-12-19 | 151 | 木 | 0 | ポーク味噌焼き | NaN | NaN | NaN |
曜日が"月"となっているデータのみを見る。
train[train['week'] =='月']
| datetime | y | week | soldout | name | kcal | remarks | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2013-11-18 | 90 | 月 | 0 | 厚切りイカフライ | NaN | NaN |
| 5 | 2013-11-25 | 135 | 月 | 1 | 鶏の唐揚 | NaN | NaN |
| 10 | 2013-12-2 | 151 | 月 | 1 | マーボ豆腐 | NaN | NaN |
| 15 | 2013-12-9 | 165 | 月 | 1 | ハンバーグデミソース | NaN | NaN |
| 20 | 2013-12-16 | 160 | 月 | 0 | カキフライタルタル | NaN | NaN |
| - | |||||||
| 177 | 2014-8-18 | 56 | 月 | 0 | 洋食屋さんのメンチカツ | 396.0 | NaN |
| 182 | 2014-8-25 | 55 | 月 | 0 | 白身魚の南部焼き | 412.0 | NaN |
| 187 | 2014-9-1 | 65 | 月 | 1 | ビーフシチュー | 380.0 | NaN |
| 192 | 2014-9-8 | 68 | 月 | 1 | 鶏肉の山賊焼き | 385.0 | NaN |
| 201 | 2014-9-22 | 29 | 月 | 0 | 筑前煮 | 395.0 | NaN |
| 205 | 2014-9-29 | 56 | 月 | 1 | 豚肉と玉子の炒め | 404.0 | NaN |
曜日が"火"となっているデータを"y"で昇順・降順にする。
- ソートはsort_values関数を使います。sort_values(by=“XXX”)と書く。
- 降順にしたい場合はカッコの中にオプションとしてascending=Falseを書く。
train[train['week'] =='火'].sort_values(by='y',ascending=False)
曜日が月曜日の時のyの平均値を見る。
train[train['week'] == '月'].mean()
曜日が月曜日の時のyの平均値。
train[train['week'] == '月'].mean()
y 94.051282
soldout 0.487179
kcal 398.970588
remarks NaN
payday 1.000000
temperature 19.656410
dtype: float64
train[train['week'] == '月']['y'].mean()
out: 94.05128205128206
次回に続きます。
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