pandas– tag –
-
Python pandasのピボット処理を覚えよう!stack, unstack, pivotの使い方
Pythonのpandasでデータを加工する際に欠かせないピボット処理について、stack, unstack, pivotの使い方を解説します。 Pythonのpandasでデータを扱っているんだけど、ピボットテーブルってどうやって作るんだろう? tack, unstack, pivotといった関数を使ったピボット処理を使えば簡単に作れますよ! ピボット処理とは ピボット処理とは、表... -
Python pandasを用いた数値丸めの方法 | round , ceil , floor
Pythonのデータ分析ライブラリpandasを使った数値丸め方法をわかりやすく解説します。 pandasを使った数値の丸め方がよくわかりません。 pandasでは、数値を丸めるために主に3つの方法があります。それらは、round関数、ceil関数、floor関数です。round関数は、指定した小数点以下の桁数に四捨五入で丸めます。ceil関数は、数値を大きい方の... -
Python pandasで数値と文字列の変換、書式変更の方法
Pythonのpandasで数値と文字列の相互変換方法と、書式変更の方法を紹介します。 Pythonのpandasで数値を文字列に、文字列を数値に変換する方法や書式を変更する方法を教えて欲しいです。 数値を文字列に変換するには、pandas.Seriesオブジェクトのastype()メソッドを使います。また、文字列を数値に変換するには、同じくpandas.Seriesオブジ... -
Python pandasの表示設定変更できる!小数点以下桁数、有効数字、最大行数・列数などを自在に調整しよう
Pythonのデータ分析ライブラリpandasで、表示設定を変更する方法について詳しく解説します。 pandasでデータを表示する際に、小数点以下桁数や有効数字、最大行数・列数を調整する方法が知りたいです。どうすればいいですか? pandasには、設定オプションを変更することで表示設定を自在に調整することができますよ。詳しく解説します。 pand... -
Python pandasで文字列をスライスして抽出する方法|任意の位置・長さの部分を簡単に取得!
Pythonのpandasを使って文字列のスライスを抽出する方法を解説します。 Pythonで文字列をスライスして、任意の位置や長さの部分を取り出す方法を知りたいのですが、どうすればいいですか? pandasを使って、文字列のスライスを抽出することができます。具体的には、str.sliceメソッドを使います。 pandasを使った文字列のスライスとは pandas... -
Python pandasで行番号と列番号を取得する方法
Pythonのpandas DataFrameで、行番号と列番号を取得する方法を解説します。 DataFrameで行番号と列番号を取得する方法を知りたいんですけどいい方法はありますか? 行番号と列番号を取得するにはDataFrameのiloc属性を使って取得できますよ。 行番号と列番号を取得する 行番号と列番号は、iloc(integer location)属性を使用することで取得... -
Python pandasのidxmax、idxminを使って最大値・最小値の行・列を取得する方法
Pythonのpandasライブラリを使って、データフレームの中から最大値と最小値を持つ行や列を取得する方法を解説します。 Pythonでデータフレームを扱っているんだけど、最大値や最小値のある行や列を取得する方法ってありますか? pandasのidxmaxとidxminという関数を使用することで、簡単にそれらを取得することができますよ。 idxmaxとidxmin... -
Python pandasでDataFrameやSeriesの要素に順位をつける方法:rank関数の使い方
Pythonのpandasライブラリを用いてDataFrameやSeriesを順位付けする方法について詳しく解説します。rank関数を使った簡単なサンプルプログラムも紹介します。 pandasでDataFrameやSeriesを順位付けする方法はどうやるのか教えて下さい。 pandasでは、rank関数を使ってDataFrameやSeriesの各要素に対して順位をつけることができます。rank関数... -
Python pandasのinterpolateを使って指定軸の欠損値NaNを補間する方法
Pythonのpandasを使って、欠損値NaNを指定軸の値から補間する方法を解説します。 pandasで欠損値を補間したいですが、どうすればいいですか? pandasのinterpolateメソッドを使うことで、欠損値を指定軸の値から補間することができます。 欠損値とは 欠損値とは、データの中に空欄やNull値が存在する状態のことを指します。これらの欠損値が... -
Python pandasでパーセンタイル・分位数を簡単に取得する方法 – quantile関数の使い方
Pythonのデータ解析ライブラリpandasを使用して、パーセンタイルや分位数を簡単に取得する方法を解説します。 pandasを使用してデータ解析を行っているのですが、特定のパーセンタイルや分位数を取得する方法が分かりません。どのようにすれば取得できるのでしょうか? quantile関数を使用してパーセンタイルや分位数を取得することができま... -
PythonでpandasのDataFrameやSeriesをpickleで保存・読み込みする方法 | to_pickleとread_pickleの使い方
PythonのpandasライブラリでDataFrameやSeriesをpickle形式で保存・読み込みする方法を解説します。to_pickleとread_pickleの使い方についても詳しく解説します。 PythonのpandasでDataFrameやSeriesを保存・読み込みする方法が知りたいです。 PandasのDataFrameやSeriesは、pickle形式で簡単に保存・読み込みすることができます。pickle形式... -
Python pandasで中央値を取得する方法 – medianの使い方を解説
Pythonのpandasライブラリを使って、データフレームから中央値を取得する方法を紹介します。 Pythonのpandasライブラリを使用して、データフレームの中央値を取得するにはどうすればいいですか? 中央値は、pandasのデータフレームから簡単に取得できます。具体的には、データフレームの列に対して、median()メソッドを使用することで中央値... -
Python pandasでDataFrameとSeriesを変換する方法
Pythonのpandasライブラリを使用して、pandas.DataFrameとpandas.Seriesを相互に変換する方法について解説します。 pandasのDataFrameとSeriesを相互に変換する方法を教えて下さい。 DataFrameとSeriesの違いは、DataFrameはテーブル形式のデータであり、Seriesは1列のデータです。pandasライブラリを使用して、DataFrameからSeries、またはS... -
Python pandasでDataFrameの行と列を任意の順に並び替える方法 – reindexの使い方
Pythonのpandasを使ったDataFrameの行と列の並び替え方法を解説。reindexの使い方を詳しく解説し、実際のサンプルプログラムを用いて具体的な手順を説明します。 pandasを使っていて、行や列の順序を変更したいのですがどのようにすれば良いでしょうか? pandasのreindexメソッドを用いることで、DataFrameの行と列を任意の順序に並び替える... -
Python pandasで累積和、累積積を取得する方法 cumsum, cumprod, cummax, cummin
Pythonのpandasライブラリを使用して、データフレームの列に対して累積和、累積積、累積最大値、累積最小値を計算する方法を解説します。 Pythonのpandasライブラリで、データフレームの列の累積和、累積積、累積最大値、累積最小値を取得したいです。どうすれば良いですか? cumsum、cumprod、cummax、cumminというpandasの関数を使うことで... -
Python pandasでn個の最大値・最小値を取得する方法 nlargest, nsmallestの使い方
Pythonのpandasライブラリを使って、n個の最大値・最小値を効率的に取得する方法を解説します。 Pythonのpandasで、ある列のn個の最大値や最小値を一度に取得する方法を教えてください。 pandasには、nlargestとnsmallestというメソッドがあります。これらを使えば簡単にn個の最大値や最小値を取得できます。 nlargestとnsmallestの概要 pand... -
Python pandasで時系列データから指定した時刻の行を抽出する方法
Pythonのpandasを使用して、時系列データから指定した時刻の行を抽出する方法について解説します。 Pythonのpandasを使って、時刻に基づいて時系列データから行を選択する方法を知りたいです。 pandasを使用して、between_time()メソッド、locメソッド、queryメソッドなどの機能を使うことで、特定の時間帯に該当する行を簡単に抽出すること... -
Python pandasで効率的なデータ処理!agg()とaggregate()の使い方
Pythonのpandasライブラリでデータ処理をする際に、agg()やaggregate()を使うことで複数の処理を一度に適用できる方法を紹介します。 Pythonのpandasでデータ処理をするとき、複数の処理を一度に適用したいと思っています。それは可能でしょうか? pandasのagg()やaggregate()を使うことで複数の処理を効率的に適用することができますよ。 ag...