【Python】PandasでDataFrameを操作する ~part2~

はじめに

本記事も前回と同様にPandasの操作を簡単にメモしていこうと思う。

まずは前回のおさらいでカープの選手の成績（打率・本塁打）のデータを格納するよ。

打率と本塁打をDataFrameに格納する

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[['.269','5'],['.273', '5'],['.300','2'],['.304', '18'],['.323', '1'],['.258', '1'],['.201', '3'],['.143', '0'], ['.111', '0']], columns=['AVG', 'HR'])
df.index = ['菊池','西川','メヒア', '鈴木','高橋','小窪', '田中', '石原','ジョンソン']
df

DataFrameのあれこれを確認する

たぶんこれに関してはそんなに説明しなくてもいいと思うので簡易に乗せる。

##カラムを確認する
print(df.columns)
##インデックスを確認する
print(df.index)
##DataFrameのサイズを確認する
print(df.shape)

DataFrameの情報を確認する

df.info()

上記よりAVG・HRがオブジェクトとして保存されていることが分かりましたのでデータ加工のために変更したいと思います。

※DataFrameにデータを格納する際に型指定をしないとデフォルトでオブジェクトとなる認識だがあっているのだろうか。またそう信じてDataFrameにデータを格納する際の型指定のあり方は別記事にてメモしようと思います。

AVGを不動小数点数型へ、HRを数値型へ変更してみます。

任意の列のデータ型を変更する

df['AVG'] = df['AVG'].astype(float)
df['HR'] = df['HR'].astype(int)
df.info()

基本統計量を表示する

df.describe()

基本統計量の説明

Describeでなくても下記のようにしてデータを取得することができる。

## 算術平均
df['カラム名'].mean()
## 標準偏差
df['カラム名'].std()
## 最大値
df['カラム名'].max()
## 最小値
df['カラム名'].min()
## 分散値を取得する
df['カラム名'].var()
## ランダムにデータを取得する
df['カラム名'].sample()

いったん今回の記事はここまで。

この記事の続きはこちらからどうぞ。