Pandasを用いた基礎分析 - Platinum Data Blog by BrainPad
こんにちは、アナリティクスサービス部の辻 陽行です。 今回は、データ分析を行う際のデータの前処理や集計を行う時に非常に役に立つ、PandasというPythonの便利なモジュールを紹介したいと思います。 モジュールを紹介する前に、分析作業の流れとPandasがどのあたりに関与してくるかを先に説明しておきます。 私たちの仕事は、さまざまなデータ分析をお客さまへ提供し、それを付加価値の核としているわけですが、 行き当たりばったりでデータを分析していくのでは、到底価値のある結果を導きだすことはできません。 大抵の場合、以下の手順に沿って分析を進めていくことになります。 データ分析のフロー ヒアリング・仮説形成 （お客さまからの）データ受領 データの前処理・整形 基礎集計 仮説の修正・分析方針の再検討 課題に応じて必要な分析手法を選択 詳細分析・モデリング 報告書作成 報告 施策への落とし込み・次回
逆引きPandas (DataFrame編)
>>> pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 >>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 >>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> x 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 >>> x.index = list("ab") >>> x.columns = list("cde") >>> x c d e a 1 2 3 b 4 5 6 >>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], index=list("ab"), columns=list("cde")) >>> x c d e a 1
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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