Python前回の続き。「SQLのこれって、Pandasでどうやるんだっけ???」を、SQLと比較しながら解説していきます。データの事前準備のやり方などはSQLのこれって、Python+Pandasだとどうやるんだっけ?(前編)を参照してください。NULLを別の値に変換するSQLだとこんな感じにやるヤツ。500.0・・・(省略)・・・ちなみに、全列をすべて同じ値で変換するならこうも書ける。値に変換するSQLではやったことないけど、Pandasならこう言う変換もできる。平均値は「mean」を使用する。「median」を使用する。「mode」を使用する。「iloc」で先頭の値を取得している。前の値はfillnaのオプションで「method=’ffill’」を指定する。同様に後の値は「method=’bfill’」を指定する。時系列のデータ分析などの時に利用すると便利かも。表を並び替えるSQLならよくやるやつ。DESC;これを自前で作るとなかなか面倒だけど、Pandasなら楽勝。二つの表を結合するこれもSQLなら簡単だけど、自前で作るとかなり面倒。dept.deptno;Pandasではいくつか方法があるけれど、今回は汎用的な「merge」を使用する。表を自己結合する自分自身と結合するやつ。emp表は上司のempnoがあるので、emp表同士を結合して上司のenameを表示する。manager.empno;Pandasならこう。表を外部結合する結合する対象が存在しないデータも表示する場合。単純に結合すると表示されない。d.deptno;Pandasも基本は一緒。結合方法「how=’left’」を指定する。emp;Pandasならこう。print(len(df_emp))ちなみに、列を指定するとNULLを除外してくれる。emp;Pandasならこう。emp;Pandasならこう。BY」句を使用するヤツ。JOB;Pandasも基本はいっしょ。JOB;Pandasならこう。集計した結果を条件に抽出するSQLならHAVINGを使うケース。2000;Pandasならこう。reset_indexで列名を再設定しないと「query」が使えないので注意。2175.000000検索結果を条件にして、さらに絞り込む(副問い合わせ)SQLなら副問い合わせで絞り込むケース。);Pandasならこう。できると思うけど、その辺りはおいおい。関連記事25Word2Vecでベクトル分析してみる前回の続き。Janomeで単語に分割した文章を使って分析してみる。前回紹介したAnalyzerでも調べられる。仕事が忙しかったり、転職したり色々あって、久々の更新。新しい職場でPythonを使うことになりそうなので慌てて勉強中。Python19SQLのこれって、Python+Pandasだとどうやるんだっけ?(前編)前回に引き続き、Pythonネタ。「SQLのこれって、Pandasでどうやるんだっけ???」と、よくなるので備忘録的に。Pythonこの投稿へのコメントコメントはありません。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。この投稿へのトラックバックトラックバックはありません。