今回は、pandasでDataFrameから情報を取得してみます。
前回は、DataFrameを作成しましたが、今度は、DataFrameから色々な情報を取得する処理を確認していきます。
では、早速試してきます。
0. まずは、numpyライブラリとpandasライブラリをimport。
「import numpy as np」とすることで、「np」にて参照し、各種関数や定数を呼び出すことができます。「import pandas as pd」とすることで、「pd」にて参照し、各種データを扱う関数を呼び出すことができます。
「from pandas import DataFrame,Series」とすることで、DataFrame,Seriesが扱うことができます。
1. DataFramemのdescribe()メソッドで統計値を取得する。
サイコロを２個1,000回投げた時の出目をarrayをDataFrameに格納します。
DataFrameのhead()メソッドで列名(columns)と最初の５行（レコード）が表示できます。
DataFrameのdescribe()メソッドで、count（レコード数）、mean（平均）、std（標準偏差）、min(最小値）、25%（２５％値）、５０％（中央値）、75%（７５％値）、max（最大値）といった統計値が取得できます。
DataFrameの作成については、過去記事もご参照ください。
2. DataFrameから特定の列をSeriesとして取得する。
DataFrameのindexに特定の列名（columns名）を指定することで、指定した列を取得することができます。
DataFrameの属性に特定の列名（columns名）を指定することでも、同様に、指定した列を取得することができます。
3. DataFrameから複数の列をDataFrameとして取得する。
DataFrameのindexに、複数の列名（columns名）を指定することで、指定した列を取得することができます。
indexに渡すのは、列名（'列名','列名',....）ではなく列名のリスト（['列名','列名',....]）であることに注意が必要です。
DataFrameのindexに１項目のリスト['列名']を渡すことで、単一の列もSeriesではなく、DataFrameで取得することができます。
4. DataFrameからスライス記法で行を取得する。
DataFrameから[開始行のindex,終了行のindex+1]を指定することで、開始行から終了行までを取得できます。
5. DataFrameから条件を指定して行を取得する。
DataFrameのindexに条件（今回は、一個めのサイコロの目が１だった場合）を指定することで、条件にあった行だけを取得できます。
6. DataFrameから列と行を取得する。
DataFrameのixメソッドで、行と列を指定して取得できます。
行は、スライス記法で指定し、列は列名を指定します。
今回は、DataFrameから情報を取得する処理を一通り使ってみました。
SQLによる、データベースの処理に似た処理ができるので、結構理解がしやすかったです。
では、引き続き、頑張って勉強していきたいと思います。
2019年3月9日（土）にG検定を受験し、見事合格できました！
受験の体験記や勉強法などを別のブログにまとめました。
これから受験される方がいらっしゃいましたらご参考まで。
