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Pythonの勉強を始めました。noteでは備忘録を書いていこうと思います。

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  • Python pandas

    pandasの関数やメソッド使い方

python pandas 指定文字を含む行を削除する

データフレームの中で指定列にある指定文字を含む行の削除を行う。 まず、指定列に指定文字があるかbool(True or False)で取得する。 judge = df[ "カラム名" ].str.contains( "指定する文字" ) 次にdropメソッドで削除を行う。 df.drop( df[ judge ].index, inplace=True ) 「df[ judge ].index」はboolがTrueとなったindex番号を取得する。 これをdropメソッドの第

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    • python pandas groupby

      各カラムで同じ値となる要素の、別カラムでの数値を操作する groupbyメソッド。 データフレームからgroupbyを呼出す。 groupbyメソッドの第一引数( by )にまとめる要素とするカラム名を設定し、任意の関数を付ける。 df.groupby( by=[ "カラム名" ] ).sum( ) ＊設定しなかったカラムは消去される 例（下表）として産地と品名が同じ場合、販売個数を足算する場合 df = df[['産地','品名','販売個数']].groupby(['

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      • python pandas crosstab クロス集計

        ２つ以上の項目を交差させて集計する手法クロス集計を行う crosstab関数。 同じ値をカウントします、数値を足し算するわけではありません。 引数indexに基準の縦軸となるseriesを設定、引数columnsにクロス集計するseriesを設定する。 pandas.crosstab( index=df["カラム名"] , columns=df["カラム名"] ) 例（下表）として産地を基準にデータをまとめ、それを品名と価格２つのカテゴリで分割し集計する場合 df_new

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        • python pandas value_conuts 出現回数を求める

          同一カラム内にある、文字や数値の出現回数の合計値または確率を求める value_conutsメソッド。 データフレームのseriesからvalue_conutsメソッドを呼出し、オプション引数を設定する。 オプション引数：normalize 出現回数の確率を求める場合は「True」にする。 オプション引数：sort デフォルト「True」では出現回数が多い順になる。 「False」にすると並び順はそのままとなる。 df[ "カラム名" ].value_counts( ) 例

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        python pandas 指定文字を含む行を削除する

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        マガジン

        • Python pandas
          14本

        記事

          pandas 最大値、最小値の要素を取得する方法

          データフレームの、ある列における最大値・最小値となる要素を取得するには、最大値の場合はidxmaxメソッドを使用、最小値の場合はidxminメソッドを使用し、最大値・最小値のindex番号を取得。その取得したindex番号を使用しlocプロパティで要素を取得する。 max_index = df[ "値段" ].idxmax 数値の最大値を求めるseries(値段の列)からidxmaxメソッドを呼出し、 最大値のあるindex番号を取得。 例の場合max_indexは「２」と

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          pandas 最大値、最小値の要素を取得する方法

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          pandasでexcel数式のままデータを扱う方法

          pandasでexcelを読込むread_excel関数では数式は結果を読込む。 pandasを使い、excelファイル内のデータをフィルタリングし、excelに戻す場合、数式のまま戻したい。 そのような場合は、始めにopenpyxlのload_workbook関数でオプション引数data_only=Falseを使いデータを読込み、pandasのデータフレームへ移す。 import pandasimport openpyxlwb = openpyxl.load_workbo

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          pandasでexcel数式のままデータを扱う方法

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          python pandas 日付

          データフレーム（df）にカラム名「日付」があり、その列には日付が入力されているものとする。 object型からdatetime型に変更 object型からdatetime型に変更する、to_datetime関数。 第一引数に型の変更を行うSeriesを設定する。 df["日付"] = pandas.to_datetime( df["日付"] ) excelの日付シリアル値をdatetime型に変更する方法は、 オプション引数unitをDに、originを1899/12/

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          python pandas 日付

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          python pandas データに半角空白を末尾、先頭、前後に追加

          半角空白を末尾に追加する、ljustメソッド。 半角空白をに先頭に追加する、rjustメソッド。 半角空白を前後に追加する、centerメソッド。 str型から各メソッドを呼び出し、第一引数に合計文字数、第二引数に追記する文字を空白以外の場合は設定。 pandasでは、データフレームのSeries内のデータに対して行うと、文字数がすべて同じに揃えることが可能となる。 Seriesからstrプロパティ、各メソッドを呼び出し、第一引数に合計文字数、第二引数に追記する文字を空白以

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          python pandas データに半角空白を末尾、先頭、前後に追加

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          python pandas drop_duplicates 重複する行を削除

          データフレームの同一列内にある重複する行を削除する、 drop_duplicatesメソッド。 データフレームのオブジェクトからdrop_duplicatesメソッドを呼出し、 引数subsetに重複の削除を行うカラム名を設定。subsetは省略可能。 複数列を設定すると、指定列内すべて満たす場合削除される。 複数列を指定する場合は、リスト表記（角括弧内にコンマで区切り設定していく）。 引数keepにfirstで一番上になる行を残す、lastで一番下になる行を残す。 デフォル

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          python pandas drop_duplicates 重複する行を削除

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          Python pandas drop 列・行の削除

          データフレームの、列・行の削除を行う dropメソッド。 データフレームのオブジェクトから dropメソッドを呼出し、 列を削除する場合は、引数columnsに削除するカラム名を設定し、 行を削除する場合は、引数indexに削除するindex番号を設定する。 複数の場合はリスト表記（角括弧内にコンマで区切り設定していく）。 引数inplace=True で元のデータフレームを変更する。 df.drop( columns="カラム名" , index=index番号 , inp

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          Python pandas drop 列・行の削除

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          Python pandas reindex 列の並び替え

          データフレームの、列の順序入替えや、欲しい列のみに変更する、 reindexメソッド。 データフレームのオブジェクトからreindexメソッドを呼出し、 引数columnsに並び変える順番にカラム名をコンマで区切り設定していく。 この時に、必要なカラム名のみ設定すると、設定しなかったカラム名（列）は削除される。 df = df.reindex( columns=[ " カラム名 " , " カラム名 " ,・・・] ) エラーメッセージ cannot reindex on

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          Python pandas reindex 列の並び替え

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          python openpyxl Excel 縦のデータを任意の列で改行し横に変更する

          python の openpyxlモジュールを使用し、Excel の縦に並んでいるデータを、指定の列で改行し横に転記する。 ＊改行は任意 ＊カラム名はなくなります 「openpyxl」と「math」モジュールをインポートします。 Excelファイルを読み込む。 wb = openpyxl.load_workbook("ファイル名.xlsx") 縦に並んでいるデータのシートを読み込む。 ws_tate = wb["シート名"] 横に入力するシートを読み込む。 ws_yoko

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          python openpyxl Excel 縦のデータを任意の列で改行し横に…

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          arduino 全体の時間から各LEDを指定の経過時間で点灯

          arduinoを使用し、タクトスイッチを押すとLEDが流れるように点滅。 タクトスイッチ1個、LED12個使用する。 1番ピンから12番ピンに各LED、13番ピンにタクトスイッチ。 全体の時間から各LEDを指定の経過時間で点灯させる。 動画では全体の時間が1500ミリ秒、70ミリ秒間点灯。 50ミリ秒点灯後、次のLEDが点灯開始する （20ミリ秒はLEDが２つ点灯している）。 全体の時間から指定の経過時間で点灯させる方法 変数 time：全体の時間、数値を代入 変数 lig

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          arduino 全体の時間から各LEDを指定の経過時間で点灯

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          python openpyxl 指定セルの値取得方法

          エクセル、既存のブックを読込む wb = openpyxl.load_workbook( "ブック名.xlsx" ) ブックのシートを指定して取得 ws = wb[ "シート名" ] 指定セル番地の値を取得する セル番地はセルの位置、例：A列1行目は「A1」 セル番地「A1」は「行番号1、列番号1」 ws[ "セル番地" ].valueまたはws.cell( 行番号, 列番号 ).value 指定列の値を取得する for文で１つづつ変数に代入し「変数.value」で値

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          python openpyxl 指定セルの値取得方法

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          python pandas zfill

          データ型を（"str"）に変更し数値の頭に「0」を付け桁数を合わせる zfillメソッド。 「.zfill( 合計文字数 )」 以下、例えば数値「1」を文字「001」にする。 df[ "カラム名" ] = df[ "カラム名" ].astype( 'str' ).str.zfill(3)

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          python pandas zfill

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          Python pandas merge データフレームの結合

          ２つのデータフレームを１つに合体 pandas.merge( ) df = pandas.merge(df_a, df_b, on=[カラム名] , how="left") ２つのデータフレームの同一カラム名の同じ値の行の右に、片方のデータフレームを結合する。 第一引数と第二引数にデータフレームを指定する。 引数on に合体条件であるカラム名を指定する（複数可）。 引数how に下記いずれかを指定する（デフォルトはinner）。 how = "inner" ： ２つのデー

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          Python pandas merge データフレームの結合

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