PythonのライブラリであるPandasを用いて、データフレームの計算と算術操作について深掘りします。実例と共に基本的な操作から応用までを網羅的に説明します。また、この記事では具体的なコード例とその解説、さらには応用例も含めています。
目次
はじめに
データフレームは、Pandasライブラリで提供されている2次元のテーブルデータ構造です。この記事では、そのデータフレームに対する基本的な計算と算術操作について、実際のコードを交えて説明します。
データフレームの基本的な算術操作
データフレームには多くの算術操作が可能です。基本的なものから見ていきましょう。
列の追加と削除
import pandas as pd
# データフレーム作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
# 列を追加
df['C'] = df['A'] + df['B']
# 列を削除
df.drop('B', axis=1, inplace=True)
このコードでは、データフレーム`df`に対して新しい列`C`を追加しています。そして、列`B`を削除しています。
行と列の選択
# 列の選択
selected_column = df['A']
# 行の選択
selected_row = df.loc[0]
`df[‘A’]`で列`A`を、`df.loc[0]`でインデックスが`0`の行を選択しています。
応用例
条件に基づくフィルタリング
# A列が2より大きいデータのみを抽出
filtered_df = df[df['A'] > 2]
この例では、列`A`が`2`より大きいデータのみを新しいデータフレームに格納しています。
データの正規化
# 最小最大正規化
normalized_df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
この例では、最小最大正規化を用いてデータフレームの全ての値を`0`と`1`の間に変換しています。
まとめ
データフレームの基本的な算術操作から応用までを学びました。Pandasライブラリを使いこなせば、データ解析作業が劇的に効率化されるでしょう。今回学んだ知識を活かして、是非とも実際のデータ解析に取り組んでみてください。
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