G列の平均が2になってます。(1+2+3)/6で1ではなく、(1+2+3)/3で2になってます。素晴らしい他の軸でも同じ操作です。float64【解説】df.mean()では列毎でしたが、df.mean(1)では、行(index)毎になります。float64【解説】何が軸なの?に対してdf.mean(0)だと列毎になります。Numpy風axis=0,1という意味ですね。次元が異なり、位置合わせが必要なオブジェクトを操作します。Pandasは指定された次元に沿って自動的にブロードキャストします。float64【解説】shift(2)で下側に2つシフトしています。float64【解説】ですです。float64【解説】シフトしたデータは、消えているので戻りません。NaN【解説】df.subって、一瞬Main/Subとかで、範囲取り出しの処理かと思ったら。subtraction(引き算)のことじゃん!sのSeriesとdfのindexをマッチングさせて引き算している。-3.893402【解説】np.cumsumは、累積加算する関数。上から順に足していった値になる。dtype=int32)np.sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])55【解説】np.cumsumは、使ったことなかったので、リストを入れた結果を表示してみた。列毎にcumsumが適応されて実行されたということになる。オブジェクト指向なのでcumsumとcumsum()は違うもの、名詞と動詞みたいな感じか。前者がメソッドの自身を示し、後者が実行する関数を示している感じ。cumsumを使って適応して!っていうのがdf.apply(np.cumsum)の意味合い。-3.893402type(np.cumsum(df))pandas.core.frame.DataFrame【解説】であれば、本来の使い方np.cumsum(df)としたら?あ、できた。dfをnp.cumsum()が扱える値にcastして実行しているはず。戻り結果はpandas.core.frame.DataFrameのまま?なんでしょうね。微妙に結果が変わっていて。演算はfloat扱いになってますね。【コメント】お!出たなlambdaだ。謎な引数をもとに演算して結果を謎な出力に戻すということをしているやつですね。df.applyをちょっと調べると。0が、デフォなので列毎にSeriesにを切り出して処理をしている。df.applyは、Series切り出しオブジェクトを入力として与え、結果を受け取るということか。lambdaを何回も回るのではなく1回適応で終わり。Discreizationsで詳細を参照してください。int64type(s.value_counts())pandas.core.series.Series【コメント】おい!終わりかよ。dtype='int64')【解説】ヒストグラム?頻度を数えている。上記のSeriesに3が3回出現し、6が2回、、、という結果を違うSeriesに戻してる。int64【解説】Numpyで1000個乱数を作成し10区画に分けたヒストグラムを作成。瓶の範囲が明確に表示されているのがいい感じですね。s.value_countsの目的がSeriesで同じ値になるものを多い順に並べなさいという関数ですね。indexがそのキーでdataが頻度になる。出てくる結果が多いbest5を調べるときとか便利そうですね文字列メソッド以下のコードスニペットのように、seriesはstr属性に一連の文字列処理メソッドを備えているため、配列の各要素に対する操作が簡単になります。strのパターンマッチングは一般にデフォルトで正規表現を使います(そして場合によっては常にそれらを使います)。詳しくはベクトル化された文字列メソッドをご覧ください。object【解説】Seriesのdata形式が文字列の場合いろいろと便利な関数が用意されているよ。上記の例は、各データを小文字化するlower()という関数です。注意点としては、NumpyとPandasでは文字をstrとして認識せず、数値以外のものでしょうがなく扱っているオブジェクト型として認識しているのでその辺が注意です。float64【コメント】Excelでもそうですがセルに入っている文字列を処理することを多いですね。詳しくはベクトル化された文字列メソッドをご覧ください。部分時間がある時に調べるといろいろとできる幅が広がりそうです。区切り位置とかどうやるんだろ。columnを横断してしまうけどなどと思考をはしらせてしまいますね。(6)はてなブログをはじめよう!chiyohさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。