逆引きPandas (Matrix編)
>>> x = pd.DataFrame([[1,0],[-2,3]]) >>> y = pd.DataFrame([[-1,1],[4,2]]) >>> x.dot(y) 0 1 0 -1 1 1 14 4 >>> x * y 0 1 0 -1 0 1 -8 6 x %o% y はわからない 逆行列もnumpyに頼る感じ 行列の次元ごとに演算を適用する applyでaxisで行か列かを選択する。applyはよく使う >>> x 0 1 0 1 0 1 -2 3 >>> x.apply(sum, axis=0) #colsum 0 -1 1 3 dtype: int64 >>> x.apply(sum, axis=1) #rowsum 0 1 1 1 dtype: int64
5. 【pandas】関連 — kaiyori 1.1 documentation
In [86]: df Out[86]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 2634 entries, 0 to 2633 Data columns (total 8 columns): 0 2634 non-null values 1 2634 non-null values 2 2634 non-null values 3 2634 non-null values 4 2634 non-null values 5 2634 non-null values 6 2634 non-null values diff 2634 non-null values dtypes: float64(5), int64(1), object(2) In [87]: rows = random.sample(df.index.tolist(
pandasメモ - Qiita
Python for Data Analysisの日本語版発売記念に よく使いそうなものとか詰まりそうなところとか めちゃくちゃ長くなってしまったので目次 複数のSeriesを結合してDataFrameに DataFrameのインデックス参照 columnの参照 rowの参照 行と列を同時に範囲指定して参照 (ixによる参照) Seriesのインデックス参照 bool値によるマスキング Series同士, DataFrame同士の演算 階層的インデックス stackメソッドとunstackメソッド 名前付け 行または列の名前付け インデックスラベル自体の名前付け ビンニング 列とインデックスの変換 ランダムサンプリング カテゴリカルデータをダミー変数化 グルーピング 複数のSeriesを結合してDataFrameに concatを使ってでaxis=1にすれば良い s1 = pd.Serie
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