R ユーザーへの pandas 実践ガイド - Qiita
概要 R で tidyverse (dplyr+tidyr) に使い慣れているが, Python に乗り換えると pandas がどうも使いにくい, と感じている人の視点で, Rの dplyr などとの比較を通して, pandas の効率的な使い方について書いています. そのため, 「R ユーザーへの」と書きましたが, R経験のない pandas ユーザーであってもなんらかの役に立つと思います. また, 自社インターン学生に対する教材も兼ねています. どちらかというと, 初歩を覚えたての初心者向けの記事となっています. データ分析は一発で終わることはまずなく, 集計・前処理を探索的に行う必要があります. よって, プログラムを頻繁に書き直す必要があり, 普段以上に保守性のある書き方, 例えば参照透過性を考慮した書き方をしたほうが便利です. R の tidyverse の強みとして, 再帰代
pandasのDataFrameで列を追加して、1行ずつ値を代入していく方法 | ITを使っていこう
サンプルコード まずはサンプルコードになります。 下記が入力ファイル。 $ cat in.txt 20170101,38 20160202,28 20180303,10 下記がサンプルコードになります。 $ cat sample.py #!/usr/bin/env python3 # coding: UTF-8 import pandas as pd data = pd.read_csv('in.txt', names=('Date', 'Value'), index_col='Date', parse_dates=True) print("dataの中身を出力") print (data) print("") print ("Addの列を追加") data = data.assign(Add = 0) print (data) print("") print("Addの列に1を代入")
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Python/pandasのデータ処理で再帰代入撲滅委員会
