python pandas DataFrame 要点 ＆dfgui GUIビューワー良いわこれ
summary ob pandas.DataFrame
dfguiモジュールはインストールが面倒
# GIT.EXE をインストール https://git-scm.com/download/win
# pip install git+https://github.com/bluenote10/PandasDataFrameGUI
# pip install wxpython
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mport pandas as pd import numpy as np import dfgui #https://pythondatascience.plavox.info/ #Numpy の 行列からデータフレームを作成する matrix = np.random.randn(6,4) df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('ABCD')) #ディクショナリからデータフレームを作成する my_df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict) #先頭,末尾 N 行を表示する df.head(N) df.tail(N) #基本統計量を算出する #件数 (count)、平均値 (mean)、標準偏差 (std)、最小値(min)、第一四分位数 (25%)、中央値 (50%)、第三四分位数 (75%)、最大値 (max df.describe() #各列の型を確認する df.dtypes #列名を表示する df.columns #行名 (index) を表示する df.index #列名、行名を除いた値のみの2 次元行列として表示する df.values #特定の列を取得する(2種類とも同じ) df['A'] df.A #指定した区間の行を抽出する df[1:3]#1~3row df['20200102':'20200104']#indexで指定 #loc アトリビュートを使って特定の行・列を抽出する df.loc["2013-01-01"] ## 行名 = "20130102" ～ "20130104" の "A" 列と "B" 列を取得 df.loc['20130102':'20130104',['A','B']] ## 行名 = "20130102" の "A" 列と "B" 列を取得 df.loc['20130102',['A','B']] #行や列の位置を指定して行・列を取得する ## 3 行目を取得 df.iloc[3] ## 1,2,4 行目と 0-2 列目を取得 df.iloc[[1,2,4],[0,2]] ## 1-3 行目と全ての列を取得 df.iloc[1:3,:] ## 全ての行と 1-3 列目を取得 df.iloc[:,1:3] #条件を指定して行・列を取得する(条件式) ## "A" 列の値が 0 より大きい行を取得 df[df.A > 0] ## 値が 0 より大きい値のみを取得 df[df > 0] # "E" 列に "one" または "two" を値に持つ行(isin()) df[df['E'].isin(['one','two'])] #データフレーム df と df2 を結合 df.append(df2,ignore_index=True)#新たな行番号を割り当てる #列 (カラム) を追加する ## 列 "job" を追加 df['job'] = ["Engineer", "Sales"] ## 列 "age" を追加 (Numpy Array を追加) df['age'] = np.array([35, 25]) #特定の行・列を削除する(drop()) ##特定の行を削除する df.drop([3,4]) ##特定の列を削除する(axis=1 を指定し、列の削除であることを指定) df.drop("A", axis=1) #Python の del ステートメント ##列 A を削除 del df['A'] #行の長さを確認する len(df.index) #列の長さを確認する len(df.columns) #行と列の長さを確認する df.shape #行⇔列を転置する (T=Transpose) df.T #インデックス (行名・列名) に基づいてソートする ## 行名に基づいてソート df.sort_index(ascending=False) ## カラム名 (列名) に基づいてソート df.sort_index(axis=1, ascending=False) #値に基づいてソートする ## B 列の値の小さい順 (昇順) にソート df.sort_values(by='B') # C 列の値の大きい順 (降順) にソート df.sort_values(by='C', ascending=False) #Pandas でデータフレームの結合 (マージ, JOIN) df.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False) #2 つのデータフレームを縦方向に結合する (concat) pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) #Pandas で CSV ファイルやテキストファイルを読み込む df=pd.read_csv(filepath_or_buffer, header='infer',encoding='utf-8') #Pandas のデータフレームを CSV ファイルやテキストファイルに出力する df.to_csv(path_or_buf=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None,line_terminator='\n') |
pandasのデバッッグの友dfgui.show()
pandasがわかりにくいのはデータが見えないからだ
あーエクセルは良いわ～ って思うよね。
そこで
import dfgui
dfgui.show(df) #de=DataFrameオブジェクト
エクセルのビューワーという感じです
データを読み込んだり加工したりする度､これでデータをチェックします。
dfgui.show(dfオブジェクト名)
これだけですから。