pandas」をモチーフに使って実際に動作させ学習する。blogPandasとは、なにか?初め考えていたのは、EXCELシートも扱えるPython版スプレッドシートライブラリ。VBAの代わりにマクロをPython上で実行できる便利なものと考えていた。Pandasを実際に使ってみると始めて使ったのは、テキストデータをEXCELのxlsxに変換しておきたかったから。実際に変換してみると思ったより難しい(実際には、我々がEXCELを表計算としてとらえていなくて計算機能と印刷機能を持つワープロとして使っているのが原因)。Pandasも高機能なので出来ることが多く大いに迷ったが、それでもEXCELファイルの書き出しに成功したのでこれは便利だ!ということでこれを機に少し使ってみようと考えた。(5/6)Pandasを覚える!さて、グーグル先生に教えてもらえば大抵のことは分かるのだが、それが今の最適解なのか?と考えるとそうではない。グーグル先生のサーチ機能は、カンニングペーパーであり、単語帳である。欲しい答えを最小ステップでたどり着くための方法。例えるなら、望遠鏡、又は顕微鏡で拡大されたエリアで見つけた希望(答え)。なるのか?なぜそう書けば動くのか?など、答えに対する成り立ちがすっぽり抜けてしまうのである。Notebookで敷地も下がって来ている。入門書や学習本を眺めて図を見てなんとなくへーとか言って分かった気になって何も残らないパターンになりかねない。Notebookを使い実行していってみようと思う。これにより、学習講座のWorkshop形式で講師が腹痛で欠席したので自己学習してなさい版くらいの知識に残ることを期待。実行した結果をここに残し、その時のメモ書きとエッセンスと晒してみる。「グループ化」とは、以下のステップのうちの1つ以上を含むプロセスを指します。いくつかの基準に基づいてデータをグループに分割する各グループに独立して機能を適用する組み合わせデータ構造に結果をグループ化の節を参照してください。0.419697グループ化してsum()から、結果のグループに関数を適用します。0.371199【コメント】B列が消えてしまうんですね。複数の列でグループ化することで階層的なインデックスが形成され、やはりsum関数を適用できます。再整形に関するセクションを見てください。'second'])【解説】マルチインデックスのindexを作っております。0.604112【解説】index8つに対してデータ割り当てDataFrameを作ります。マルチインデックスの役割は他で調べてください。ほかのページでも説明してます。-0.933379【解説】マルチインデックスでも、上から4つをスライスしたデータを取り出せます。このstack()メソッドは、DataFrameの列のレベルを「圧縮」します。indexに変換している。-0.933379【解説】unstack()を使ってマルチインデックスからcolumnに展開できるピボットテーブルピボットテーブルのセクションを参照してください。0.757837このデータからピボットテーブルを非常に簡単に作成できます。columns=['C']D列が使われている。A,B列がマルチインデックスになる。A,B列でマルチインデックスになっておりソートされている。C列のデータをもとにして種類があるだけ列データとして展開する。2【解説】やっぱり、one、two、さん、しーとかじゃ!わからんて。適当に当てはめてみました。出張がなかったのでindexには上がってこないためNaNになっているのは、理由がはっきりしているのでfill_value=0で置き換えております。(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。