Pythonは、主にデータ中心のライブラリが非常に適しているため、データ分析に非常に適した言語です。パンダはその1つであり、データのインポートと分析を容易にします。この記事では、スタンフォード大学のWebサイトにある公開データセットのCountryData.csvファイルのデータを分析していました。
インストールパンダをインストールします。
pip install pandaspd.Seriesメソッドを使用して複数のSeriesをDataFrameクラスに渡し、データフレームの作成を完了することにより、PandasでDataFrameを作成します。ここでは、s1を最初の行、s2を2番目の行として、2つのSeriesオブジェクトで渡されます。
例：
出力：
パンダでデータをインポートする
最初のステップは、データを読み取ることです。データはコンマ区切り値またはcsvファイルとして保存されます。各行は改行で区切られ、各列はコンマ（、）で区切られます。Pythonでデータを使用できるようにするには、csvファイルをPandasDataFrameに読み込む必要があります。DataFrameは、テーブルデータを表現および処理する方法です。
例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("IND_data.csv")
df.head()
df.shape 出力：
29,10パンダでDataFrameにインデックスを付ける
pandas.DataFrame.ilocメソッドを使用してインデックスを作成できます。ilocメソッドを使用すると、場所ごとに最大行と列を取得できます。
例：
df.iloc[0:5,:]
df.iloc[:,:]
df.iloc[5:,:5] 多くの人がPythonを学び、どこから始めればよいのかわかりません。
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パンダのタグを使用したインデックス作成
pandas.DataFrame.locメソッドを使用してラベルにインデックスを付けることができます。これにより、インデックスの位置の代わりにラベルを使用できます。
例：
df.loc[0:5,:]
df = df.loc[5:,:] 上記の内容は、実際にはdf.iloc [0：5 、：]と大差ありません。これは、行ラベルは任意の値を取ることができますが、行ラベルは位置と正確に一致するためです。ただし、列ラベルを使用すると、データの処理が簡単になります。例：
df.loc[:5,"Time period"]
DataFrameMath与パンダ
データフレームの計算は、パンダツールの統計機能を使用して行うことができます。
例：
df.describe()
df.corr()
df.rank()
パンダ図
これらの例のグラフは、美しいマップを簡単に作成するためのPandasの基本を提供するmatplotlibAPIを参照するための標準的な規則を使用して作成されています。
例：
import the required module
import matplotlib.pyplot as plt
df['Observation Value'].hist(bins=10)
df.boxplot(column='Observation Value', by = 'Time period')
x = df["Observation Value"]
y = df["Time period"]
plt.scatter(x, y, label= "stars", color= "m",
marker= "*", s=30)
plt.xlabel('Observation Value')
plt.ylabel('Time period')
plt.show()
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