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pandas

pandas#

pandas はデータ分析によく用いられるパッケージであり、表形式のデータの操作や解析などを行うための機能を提供します。

import pandas as pd

pandasのデータ構造#

pandasにはSeriesとDataFrameの２つの種類のオブジェクト型があります。

Series#

Seriesは一次元の配列ようなオブジェクトです。Seriesには値とそれに関連付けられたインデックスというデータラベルの配列が含まれます。

イメージとしては、エクセルシートの1列分に相当します。

obj=pd.Series([1,2,3,4,5])
obj

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

obj.values

array([1, 2, 3, 4, 5])

obj.index

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

Seriesから一つの値や複数の値を参照する時にインデックスのラベルを使って指定することができます。

obj[0]

1

obj[[0,3]]

0    1
3    4
dtype: int64

条件指定によるフィルタリング、スカラー値の掛け算、数学的な関数の適用などNumPyの関数と似ているような操作が可能です。

そこで、インデックスと値の関連が常に保持されます。

obj[obj>3]

3    4
4    5
dtype: int64

obj*2

0     2
1     4
2     6
3     8
4    10
dtype: int64

辞書形式のデータからSeriesを作成することも可能です。

population_dict = {
    '東京': 13929286,
    '横浜': 3723392,
    '大阪': 2691004,
    '名古屋': 2390411,
    '札幌': 1952356,
    '神戸': 1538316,
    '京都': 1474570,
    '福岡': 1532591,
    '広島': 1196564,
    '仙台': 1098330
}

# 辞書からSeriesを作成
population_series = pd.Series(population_dict)

population_series

東京     13929286
横浜      3723392
大阪      2691004
名古屋     2390411
札幌      1952356
神戸      1538316
京都      1474570
福岡      1532591
広島      1196564
仙台      1098330
dtype: int64

population_series[["東京","仙台"]]

東京    13929286
仙台     1098330
dtype: int64

population_series["東京":"京都"]

東京     13929286
横浜      3723392
大阪      2691004
名古屋     2390411
札幌      1952356
神戸      1538316
京都      1474570
dtype: int64

DataFrame#

データフレームはテーブル形式のデータ構造になって、行と列の両方のインデックスを持っています。

複数のSeriesオブジェクトを結合して作成されます。エクセルシート全体のようなイメージで理解できます。

データフレームを作成する方法はたくさんありますが、最も一般的な方法は、同じ長さを持つリスト型のバリューを持った辞書から作成します。

data_dict = {
    'City': ['東京', '横浜', '大阪', '名古屋', '札幌', '神戸', '京都', '福岡', '広島', '仙台'],
    'Population': [13929286, 3723392, 2691004, 2390411, 1952356, 1538316, 1474570, 1532591, 1196564, 1098330],
    'Income': [754, 602, 615, 530, 535, 535, 490, 477, 457, 444]
}

# 辞書からDataFrameを作成
df = pd.DataFrame(data_dict)

作成されたデータフレームは、Seriseと同じように自動的にインデックスが代入されます。

df
City Population Income
0 東京 13929286 754
1 横浜 3723392 602
2 大阪 2691004 615
3 名古屋 2390411 530
4 札幌 1952356 535
5 神戸 1538316 535
6 京都 1474570 490
7 福岡 1532591 477
8 広島 1196564 457
9 仙台 1098330 444

データの読み書き#

pandasの特徴は、テーブル形式のデータをデータフレームオブジェクトとして読み込む関数がたくさんあることです。

例えば、CSV ファイルを読み込むための```pd.read_csv()``という関数が用意されています。 こちらを使って CSV ファイルを読み込みます。

Pandasでの文字化け問題

文字化けとは、コンピュータで文字が正しく表示されず、 本来とは異なる不規則で意味不明な記号や文字の連なりとして現れること。 文字化けが生じる原因は、 エンコーディングとデコーディングの不一致である。例えば、”あ”をUTF-8では E3 81 82 にエンコードするが、それをShift_JISとしてデコードしようとすると、全く異なる文字（あるいは無効な文字）になる。

文字化けの問題は、特に日本語や中国語など東アジアの言語環境において顕著に発生した。

Pandasで日本語の文字化けを解決するには、データを読み込む際に正しい文字コードを指定する必要がある。 日本語を扱う場合、よく使用される文字コードには以下のようなものがある。

  • UTF-8: 国際的な標準的な文字コードで、多くの言語をサポートしています。

  • Shift_JIS: 日本国内で広く使用されている日本語専用の文字コード。

  • EUC-JP: 主にUnix系のシステムで使用される日本語文字コード。

` UTF-8でエンコードされたファイルの読み込み df = pd.read_csv(‘example.csv’, encoding=‘utf-8’)

Shift_JISでエンコードされたファイルの読み込み df = pd.read_csv(‘example.csv’, encoding=‘shift_jis’) `

df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lvzeyu/css_tohoku/master/css_tohoku/draft/Data/titanic.csv")

df
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0000 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 0.9167 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.5000 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN 328.0 NaN 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female NaN 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN NaN NaN 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.5000 0.0 0.0 2656 7.2250 NaN C NaN 304.0 NaN 0
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.0000 0.0 0.0 2670 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.0000 0.0 0.0 315082 7.8750 NaN S NaN NaN NaN 0

1309 rows × 14 columns

データフレームをファイルに書き出せます。

#df.to_csv("./Data/titanic.csv")

統計量の算出#

データフレームには、中のデータに対し統計量を計算するためのメソッドも用意されています。

df["age"].mean()

29.8811345124283

df["age"].var()

207.74897359969773

df["age"].sum()

31255.6667

# 頻度
df["age"].value_counts()

age
24.0000    47
22.0000    43
21.0000    41
30.0000    40
18.0000    39
           ..
0.3333      1
22.5000     1
70.5000     1
0.6667      1
26.5000     1
Name: count, Length: 98, dtype: int64

インデックス参照、選択、フィルタリング#

pandasでは、データフレームの行や列を効率的に操作するために、インデックス参照、選択、フィルタリング機能が提供されています。

df["sex"]

0       female
1         male
2       female
3         male
4       female
         ...  
1304    female
1305    female
1306      male
1307      male
1308      male
Name: sex, Length: 1309, dtype: object

df[["sex","age"]]
sex age
0 female 29.0000
1 male 0.9167
2 female 2.0000
3 male 30.0000
4 female 25.0000
... ... ...
1304 female 14.5000
1305 female NaN
1306 male 26.5000
1307 male 27.0000
1308 male 29.0000

1309 rows × 2 columns

df[:5]
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0000 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 0.9167 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 
df[df["age"]>70]
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived
9 1.0 Artagaveytia, Mr. Ramon male 71.0 0.0 0.0 PC 17609 49.5042 NaN C NaN 22.0 Montevideo, Uruguay 0
14 1.0 Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson male 80.0 0.0 0.0 27042 30.0000 A23 S B NaN Hessle, Yorks 1
61 1.0 Cavendish, Mrs. Tyrell William (Julia Florence... female 76.0 1.0 0.0 19877 78.8500 C46 S 6 NaN Little Onn Hall, Staffs 1
135 1.0 Goldschmidt, Mr. George B male 71.0 0.0 0.0 PC 17754 34.6542 A5 C NaN NaN New York, NY 0
727 3.0 Connors, Mr. Patrick male 70.5 0.0 0.0 370369 7.7500 NaN Q NaN 171.0 NaN 0
1235 3.0 Svensson, Mr. Johan male 74.0 0.0 0.0 347060 7.7750 NaN S NaN NaN NaN 0

locとilocを使うことで、データフレームから行や列の一部分を選択することができます。

  • 軸ラベルを使うときはloc

    • ラベル（行名や列名）または条件式でインデックスを指定

  • 整数のインデックス位置による参照を使うときはiloc

    • インデックス番号でインデックスを指定

df.loc[96,['name','age']]

name    Douglas, Mr. Walter Donald
age                           50.0
Name: 96, dtype: object

df.iloc[96,[1,3]]

name    Douglas, Mr. Walter Donald
age                           50.0
Name: 96, dtype: object

条件を指定して選択した要素に対し、値の書き換えを行うことができます。

df.loc[df["age"]<1, ['age']] = 1

年齢が30-50歳の男性のデータを取り出し、Name, Age, Sexを示してください。

ソート#

pandasは、データを一定の基準でソートする機能を提供しています。

行や列のインデックスをソートするためには、sort_index()メソッドを使います。

df.sort_index(ascending=False)
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.0 0.0 0.0 315082 7.8750 NaN S NaN NaN NaN 0
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.0 0.0 0.0 2670 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.5 0.0 0.0 2656 7.2250 NaN C NaN 304.0 NaN 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female NaN 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN NaN NaN 0
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.5 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN 328.0 NaN 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1

1309 rows × 14 columns

df.sort_index(axis=1)
age boat body cabin embarked fare home.dest name parch pclass sex sibsp survived ticket
0 29.0 2 NaN B5 S 211.3375 St Louis, MO Allen, Miss. Elisabeth Walton 0.0 1.0 female 0.0 1 24160
1 1.0 11 NaN C22 C26 S 151.5500 Montreal, PQ / Chesterville, ON Allison, Master. Hudson Trevor 2.0 1.0 male 1.0 1 113781
2 2.0 NaN NaN C22 C26 S 151.5500 Montreal, PQ / Chesterville, ON Allison, Miss. Helen Loraine 2.0 1.0 female 1.0 0 113781
3 30.0 NaN 135.0 C22 C26 S 151.5500 Montreal, PQ / Chesterville, ON Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton 2.0 1.0 male 1.0 0 113781
4 25.0 NaN NaN C22 C26 S 151.5500 Montreal, PQ / Chesterville, ON Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) 2.0 1.0 female 1.0 0 113781
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 14.5 NaN 328.0 NaN C 14.4542 NaN Zabour, Miss. Hileni 0.0 3.0 female 1.0 0 2665
1305 NaN NaN NaN NaN C 14.4542 NaN Zabour, Miss. Thamine 0.0 3.0 female 1.0 0 2665
1306 26.5 NaN 304.0 NaN C 7.2250 NaN Zakarian, Mr. Mapriededer 0.0 3.0 male 0.0 0 2656
1307 27.0 NaN NaN NaN C 7.2250 NaN Zakarian, Mr. Ortin 0.0 3.0 male 0.0 0 2670
1308 29.0 NaN NaN NaN S 7.8750 NaN Zimmerman, Mr. Leo 0.0 3.0 male 0.0 0 315082

1309 rows × 14 columns

値によってソートするためには、sort_values()メソッドを使います。

デフォルトでは、欠損値が末尾にソートされます。

df.sort_values(by="age")
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived
427 2.0 Hamalainen, Master. Viljo male 1.0 1.0 1.0 250649 14.5000 NaN S 4 NaN Detroit, MI 1
895 3.0 Johnson, Miss. Eleanor Ileen female 1.0 1.0 1.0 347742 11.1333 NaN S 15 NaN NaN 1
826 3.0 Goodwin, Master. Sidney Leonard male 1.0 5.0 2.0 CA 2144 46.9000 NaN S NaN NaN Wiltshire, England Niagara Falls, NY 0
1111 3.0 Peacock, Master. Alfred Edward male 1.0 1.0 1.0 SOTON/O.Q. 3101315 13.7750 NaN S NaN NaN NaN 0
478 2.0 Laroche, Miss. Louise female 1.0 1.0 2.0 SC/Paris 2123 41.5792 NaN C 14 NaN Paris / Haiti 1
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1293 3.0 Williams, Mr. Howard Hugh 'Harry' male NaN 0.0 0.0 A/5 2466 8.0500 NaN S NaN NaN NaN 0
1297 3.0 Wiseman, Mr. Phillippe male NaN 0.0 0.0 A/4. 34244 7.2500 NaN S NaN NaN NaN 0
1302 3.0 Yousif, Mr. Wazli male NaN 0.0 0.0 2647 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0
1303 3.0 Yousseff, Mr. Gerious male NaN 0.0 0.0 2627 14.4583 NaN C NaN NaN NaN 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female NaN 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN NaN NaN 0

1309 rows × 14 columns

sort_values()に複数なソートキーを指定することもできます。

df.sort_values(by=["age","embarked"])
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived
478 2.0 Laroche, Miss. Louise female 1.0 1.0 2.0 SC/Paris 2123 41.5792 NaN C 14 NaN Paris / Haiti 1
492 2.0 Mallet, Master. Andre male 1.0 0.0 2.0 S.C./PARIS 2079 37.0042 NaN C 10 NaN Paris / Montreal, PQ 1
657 3.0 Baclini, Miss. Eugenie female 1.0 2.0 1.0 2666 19.2583 NaN C C NaN Syria New York, NY 1
658 3.0 Baclini, Miss. Helene Barbara female 1.0 2.0 1.0 2666 19.2583 NaN C C NaN Syria New York, NY 1
1048 3.0 Nakid, Miss. Maria ('Mary') female 1.0 0.0 2.0 2653 15.7417 NaN C C NaN NaN 1
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1284 3.0 Webber, Mr. James male NaN 0.0 0.0 SOTON/OQ 3101316 8.0500 NaN S NaN NaN NaN 0
1291 3.0 Willer, Mr. Aaron ('Abi Weller') male NaN 0.0 0.0 3410 8.7125 NaN S NaN NaN NaN 0
1292 3.0 Willey, Mr. Edward male NaN 0.0 0.0 S.O./P.P. 751 7.5500 NaN S NaN NaN NaN 0
1293 3.0 Williams, Mr. Howard Hugh 'Harry' male NaN 0.0 0.0 A/5 2466 8.0500 NaN S NaN NaN NaN 0
1297 3.0 Wiseman, Mr. Phillippe male NaN 0.0 0.0 A/4. 34244 7.2500 NaN S NaN NaN NaN 0

1309 rows × 14 columns

マッピング#

  • map()メソッドは、Seriesオブジェクト内の各要素に対して、指定した辞書や関数を適用して新しい値を返す方法です。

female={"male":0,
      "female":1}
df["female"]=df["sex"].map(female)
df
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived female
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1 1
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1 0
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 0
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.5 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN 328.0 NaN 0 1
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female NaN 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN NaN NaN 0 1
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.5 0.0 0.0 2656 7.2250 NaN C NaN 304.0 NaN 0 0
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.0 0.0 0.0 2670 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0 0
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.0 0.0 0.0 315082 7.8750 NaN S NaN NaN NaN 0 0

1309 rows × 15 columns

def male_dummay(sex):
    if sex=="male":
        return 1
    elif sex=="female":
        return 0
    else:
        return sex
    
df["male"]=df["sex"].map(male_dummay)
df
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived female male
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1 1 0
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1 0 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 0 1
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.5 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN 328.0 NaN 0 1 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female NaN 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN NaN NaN 0 1 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.5 0.0 0.0 2656 7.2250 NaN C NaN 304.0 NaN 0 0 1
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.0 0.0 0.0 2670 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0 0 1
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.0 0.0 0.0 315082 7.8750 NaN S NaN NaN NaN 0 0 1

1309 rows × 16 columns

  • apply()メソッドは、DataFrameオブジェクトの列に対して関数を適用する方法です。

def male_dummay(sex):
    if sex=="male":
        return 1
    elif sex=="female":
        return 0
    else:
        return sex
    
df["male"]=df["sex"].apply(male_dummay)
df
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived female male
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1 1 0
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1 0 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 0 1
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.5 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN 328.0 NaN 0 1 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female NaN 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN NaN NaN 0 1 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.5 0.0 0.0 2656 7.2250 NaN C NaN 304.0 NaN 0 0 1
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.0 0.0 0.0 2670 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0 0 1
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.0 0.0 0.0 315082 7.8750 NaN S NaN NaN NaN 0 0 1

1309 rows × 16 columns

ラムダ関数を適用することで男性ダミー変数を作成しよう。

Cabin変数によって、頭文字で新しいカテゴリ変数を作成しよう。例えば、C105の場合はCに変更します。

欠損値の取扱い#

欠損値を含むデータの場合、一部の行の値が欠損している列に NaN (Not a Number)、None、NaT (Not a Time) などが含まれる場合があります。

欠損値を削除する#

# df[df.notnull()]
df.dropna()
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived female male

行ではなく列を削除する場合は、axis=1を指定します。

df.dropna(axis=1)
pclass name sex sibsp parch ticket survived female male
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 0.0 0.0 24160 1 1 0
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.0 2.0 113781 1 0 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 1.0 2.0 113781 0 1 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 1.0 2.0 113781 0 0 1
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 1.0 2.0 113781 0 1 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 1.0 0.0 2665 0 1 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female 1.0 0.0 2665 0 1 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 0.0 0.0 2656 0 0 1
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 0.0 0.0 2670 0 0 1
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 0.0 0.0 315082 0 0 1

1309 rows × 9 columns

特定の列に基づく欠損値を削除することも可能です。

df.dropna(subset=["age"])
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived female male
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1 1 0
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1 0 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 0 1
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1301 3.0 Youseff, Mr. Gerious male 45.5 0.0 0.0 2628 7.2250 NaN C NaN 312.0 NaN 0 0 1
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.5 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN 328.0 NaN 0 1 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.5 0.0 0.0 2656 7.2250 NaN C NaN 304.0 NaN 0 0 1
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.0 0.0 0.0 2670 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0 0 1
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.0 0.0 0.0 315082 7.8750 NaN S NaN NaN NaN 0 0 1

1046 rows × 16 columns

欠損値の穴埋め#

欠損値への対策としては、欠損値を特定の値で補完するという方法が考えられます。

fillnaメソッドに何らかの値を引数として与えて呼び出すと、その値で欠損値を置き換えることができます。

df.fillna(0)
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived female male
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.0 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 0.0 St Louis, MO 1 1 0
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 0.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 1 0 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 0 0.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 0 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 0 1
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.0 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 0 0.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.5 1.0 0.0 2665 14.4542 0 C 0 328.0 0 0 1 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female 0.0 1.0 0.0 2665 14.4542 0 C 0 0.0 0 0 1 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.5 0.0 0.0 2656 7.2250 0 C 0 304.0 0 0 0 1
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.0 0.0 0.0 2670 7.2250 0 C 0 0.0 0 0 0 1
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.0 0.0 0.0 315082 7.8750 0 S 0 0.0 0 0 0 1

1309 rows × 16 columns

平均を使った欠損値の補完する方法がよく用いられます。

mean_age = df["age"].mean() # まずは、補完に使用する平均値の計算を行います
df["age"].fillna(mean_age,inplace=True) # inplace=Trueで元のデータを変更
df
pclass name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked boat body home.dest survived female male
0 1.0 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29.000000 0.0 0.0 24160 211.3375 B5 S 2 NaN St Louis, MO 1 1 0
1 1.0 Allison, Master. Hudson Trevor male 1.000000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S 11 NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 1 0 1
2 1.0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2.000000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
3 1.0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30.000000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN 135.0 Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 0 1
4 1.0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25.000000 1.0 2.0 113781 151.5500 C22 C26 S NaN NaN Montreal, PQ / Chesterville, ON 0 1 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1304 3.0 Zabour, Miss. Hileni female 14.500000 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN 328.0 NaN 0 1 0
1305 3.0 Zabour, Miss. Thamine female 29.884799 1.0 0.0 2665 14.4542 NaN C NaN NaN NaN 0 1 0
1306 3.0 Zakarian, Mr. Mapriededer male 26.500000 0.0 0.0 2656 7.2250 NaN C NaN 304.0 NaN 0 0 1
1307 3.0 Zakarian, Mr. Ortin male 27.000000 0.0 0.0 2670 7.2250 NaN C NaN NaN NaN 0 0 1
1308 3.0 Zimmerman, Mr. Leo male 29.000000 0.0 0.0 315082 7.8750 NaN S NaN NaN NaN 0 0 1

1309 rows × 16 columns

データのグループ化#

単純な集約はデータセットの全体像を把握することができますが、データをカテゴライズして、それぞれのグループごとの計算が望ましい場合もあります。

pandasは柔軟なgroupbyインタフェースを持っており、これを利用することで、特定の列のデータに基づいてグループ化を行い、任意の関数を適用して、結果を結合して戻します。

データフレームのグループ化を行う場合はgroupbyメソッドを使います。groupbyメソッドで戻されたオブジェクトはGroupByオブジェクトと呼ばれ、様々なメソッドと属性が用意されております。

集約#

Note

groupbyでデータフレームをグループ化すると、階層構造を持つマルチインデックスデータフレームになることがあります。これは、グループ化のキーが複数の列にまたがる場合に発生します。

必要に応じて、reset_index()などの関数を使用して、データフレームを整形することができます。

df.groupby("age")["fare"].mean()

age
1.0     28.508523
2.0     34.881250
3.0     24.066671
4.0     29.543330
5.0     24.451660
          ...    
70.5     7.750000
71.0    42.079200
74.0     7.775000
76.0    78.850000
80.0    30.000000
Name: fare, Length: 92, dtype: float64

df.groupby("age")["fare"].sum()

age
1.0     627.1875
2.0     418.5750
3.0     168.4667
4.0     295.4333
5.0     122.2583
          ...   
70.5      7.7500
71.0     84.1584
74.0      7.7750
76.0     78.8500
80.0     30.0000
Name: fare, Length: 92, dtype: float64

sum()やmean()以外、agg()メソッドを使用するとさらに柔軟な操作が可能になります。

agg()メソッドで複数の関数を指定することが可能です。

df.groupby("age")["fare"].agg(["mean","sum","count"])
mean sum count
age
1.0 28.508523 627.1875 22
2.0 34.881250 418.5750 12
3.0 24.066671 168.4667 7
4.0 29.543330 295.4333 10
5.0 24.451660 122.2583 5
... ... ... ...
70.5 7.750000 7.7500 1
71.0 42.079200 84.1584 2
74.0 7.775000 7.7750 1
76.0 78.850000 78.8500 1
80.0 30.000000 30.0000 1

92 rows × 3 columns

複数の列によるのグールプ操作ももちろん可能です。

df.groupby(["age","sex"])["fare"].agg(["mean","sum","count"])
mean sum count
age sex
1.0 female 20.464344 184.1791 9
male 34.077569 443.0084 13
2.0 female 39.955357 279.6875 7
male 27.777500 138.8875 5
3.0 female 25.476400 76.4292 3
... ... ... ... ...
70.5 male 7.750000 7.7500 1
71.0 male 42.079200 84.1584 2
74.0 male 7.775000 7.7750 1
76.0 female 78.850000 78.8500 1
80.0 male 30.000000 30.0000 1

159 rows × 3 columns

さらに、複数の列に対して、それぞれ異なる関数を適用することも可能です。この場合、列名と適用したい関数名をマッピングした辞書をaggに渡します。

df.groupby("sex").agg({"fare":"median","age":"mean"})
fare age
sex
female 23.0000 28.890589
male 11.8875 30.434387 
df.groupby("sex").agg({"fare":["mean","median","std"],"age":"mean"})
fare age
mean median std mean
sex
female 46.198097 23.0000 63.292599 28.890589
male 26.154601 11.8875 42.486877 30.434387

Note

場合によっては、集約されたデータは階層的インデックス(MulitiIndex)が付けされています。as_index=Falseをgroupbyに渡すことで、この動作を無効化することができます。

変換#

グループ化されたデーでに対する変形を行う処理も少なくありません。transformメソッドを使用すると、グループごとに個々の要素に対して計算や変換を適用し、元のデータと同じサイズ・形状の結果を取得することができます。

例えば、ある値からグループごとの平均と差を取り、データのセンタリングを行うのが、よく用いられる変換の例です。

df.groupby("age")["fare"].transform(lambda x: x - x.mean())

0       180.531393
1       123.041477
2       116.668750
3       120.876665
4       129.682350
           ...    
1304    -27.547900
1305     -5.369119
1306      0.000000
1307    -28.773053
1308    -22.931107
Name: fare, Length: 1309, dtype: float64

性別ごとに、fareの値を標準化してみよう。

標準化 標準化の公式は以下になります：
\[ z= \frac{x-\hat{x}}{\sigma} \]

データの連結とマージ#

concatによる連結#

pd.concatという関数は、特定の軸に沿ってデータフレームを連結するために用いられます。

  • 行方向の結合

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
display(df1, df2)
result = pd.concat([df1, df2])# default: axis=0
result
A B
0 1 3
1 2 4
A B
0 5 7
1 6 8
A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8

  • 列方向の結合

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
display(df1, df2)
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
result
A B
0 1 3
1 2 4
C D
0 5 7
1 6 8
A B C D
0 1 3 5 7
1 2 4 6 8

  • join引数で結合方法を指定する

- ```inner```（デフォルト）: 結合するオブジェクトの共通のインデックスのみを保持します。共通のインデックスのみが結果に表示されます。
- ```outer```: 結合するすべてのインデックスを保持します。共通のインデックス以外にも存在するインデックスが結果に表示されます。欠損値が含まれる可能性があります。
- ```left```: 左側のオブジェクトのインデックスを基準に結合します。左側のオブジェクトのインデックスが保持されます。右側のオブジェクトには存在しないインデックスの値は欠損値になります。
- ```right```: 右側のオブジェクトのインデックスを基準に結合します。右側のオブジェクトのインデックスが保持されます。左側のオブジェクトには存在しないインデックスの値は欠損値になります。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'B': [5, 6], 'C': [7, 8]}, index=[1, 2])
display(df1, df2)
result = pd.concat([df1, df2], join='inner')
result
A B
0 1 3
1 2 4
B C
1 5 7
2 6 8
B
0 3
1 4
1 5
2 6 
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'B': [5, 6], 'C': [7, 8]}, index=[1, 2])
result = pd.concat([df1, df2], join='outer')
result
A B C
0 1.0 3 NaN
1 2.0 4 NaN
1 NaN 5 7.0
2 NaN 6 8.0

mergeによる結合#

結合の種類#

df1 = pd.DataFrame({'employee': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue'],
                    'group': ['Accounting', 'Engineering',
                              'Engineering', 'HR']})
df2 = pd.DataFrame({'employee': ['Lisa', 'Bob', 'Jake', 'Sue'],
                    'hire_date': [2004, 2008, 2012, 2014]})
display(df1, df2)
employee group
0 Bob Accounting
1 Jake Engineering
2 Lisa Engineering
3 Sue HR
employee hire_date
0 Lisa 2004
1 Bob 2008
2 Jake 2012
3 Sue 2014

  • 一対一結合

df3 = pd.merge(df1, df2)
df3
employee group hire_date
0 Bob Accounting 2008
1 Jake Engineering 2012
2 Lisa Engineering 2004
3 Sue HR 2014

  • 多対一結合

df4 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Engineering', 'HR'],
                    'supervisor': ['Carly', 'Guido', 'Steve']})
display(df3, df4, pd.merge(df3, df4))
employee group hire_date
0 Bob Accounting 2008
1 Jake Engineering 2012
2 Lisa Engineering 2004
3 Sue HR 2014
group supervisor
0 Accounting Carly
1 Engineering Guido
2 HR Steve
employee group hire_date supervisor
0 Bob Accounting 2008 Carly
1 Jake Engineering 2012 Guido
2 Lisa Engineering 2004 Guido
3 Sue HR 2014 Steve

  • 多対多結合

df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting',
                              'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'],
                    'skills': ['math', 'spreadsheets', 'software', 'math',
                               'spreadsheets', 'organization']})
display(df1, df5, pd.merge(df1, df5))
employee group
0 Bob Accounting
1 Jake Engineering
2 Lisa Engineering
3 Sue HR
group skills
0 Accounting math
1 Accounting spreadsheets
2 Engineering software
3 Engineering math
4 HR spreadsheets
5 HR organization
employee group skills
0 Bob Accounting math
1 Bob Accounting spreadsheets
2 Jake Engineering software
3 Jake Engineering math
4 Lisa Engineering software
5 Lisa Engineering math
6 Sue HR spreadsheets
7 Sue HR organization

キーの指定#

基本的には、結合するデータフレームの中で一つ以上共通の列を探し、それをキーとして使用します。

on引数で明示的に指定することもできます。指定するキーは結合の基準となる列であり、結合の際にこの列の値が一致する行同士が結合されます

display(df1, df2, pd.merge(df1, df2, on='employee'))
employee group
0 Bob Accounting
1 Jake Engineering
2 Lisa Engineering
3 Sue HR
employee hire_date
0 Lisa 2004
1 Bob 2008
2 Jake 2012
3 Sue 2014
employee group hire_date
0 Bob Accounting 2008
1 Jake Engineering 2012
2 Lisa Engineering 2004
3 Sue HR 2014

二つのデータフレームを異なる列名で結合することもできます。この場合、left_onとright_on引数を使用して二つの列名を指定できます。

df3 = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue'],
                    'salary': [70000, 80000, 120000, 90000]})
display(df1, df3, pd.merge(df1, df3, left_on="employee", right_on="name"))
employee group
0 Bob Accounting
1 Jake Engineering
2 Lisa Engineering
3 Sue HR
name salary
0 Bob 70000
1 Jake 80000
2 Lisa 120000
3 Sue 90000
employee group name salary
0 Bob Accounting Bob 70000
1 Jake Engineering Jake 80000
2 Lisa Engineering Lisa 120000
3 Sue HR Sue 90000

結合方法#

これまでの例は、デフォルトであるinner(内部結合)で行いましたが、how引数で明示的に結合方法を指定することができます。

df6 = pd.DataFrame({'name': ['Peter', 'Paul', 'Mary'],
                    'food': ['fish', 'beans', 'bread']},
                   columns=['name', 'food'])
df7 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Joseph'],
                    'drink': ['wine', 'beer']},
                   columns=['name', 'drink'])
display(df6, df7, pd.merge(df6, df7))
name food
0 Peter fish
1 Paul beans
2 Mary bread
name drink
0 Mary wine
1 Joseph beer
name food drink
0 Mary bread wine 
display(pd.merge(df6, df7, how='left'))
name food drink
0 Peter fish NaN
1 Paul beans NaN
2 Mary bread wine 
display(pd.merge(df6, df7, how='right'))
name food drink
0 Mary bread wine
1 Joseph NaN beer
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