オトナのpandas勉強会（資料）
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オトナのプログラミング勉強会2020年2月19日の「pandasの勉強会」で使ったスライド資料です。
![15
import pandas as pd
# HTMLのtableを読み込む（DataFrameのlistで返ってくる）
url = "http://www.jma.go.jp/jp/amedas_h/today-86141.html?areaCode=000&groupCode=62"
df_list = pd.read_html(url)
df = df_list[4] # アメダス（熊本）の今⽇の観測データが格納されているハズ
DataFrameに取り込んだ表を表⽰させた様⼦
アメダスのWebサイトのHTMLコードには、
tableが複数含まれており、欲しい表が格納さ
れたDataFrameには要素番号4でアクセス
@2019年10⽉
• read_html()を使う](https://image.slidesharecdn.com/otonapandas-200219120843/85/pandas-15-320.jpg)
![読み込み時によく使う引数
• skiprows：読み⾶ばす⾏を指定
• 例：skiprows=[0,1,3] # 1⾏⽬、2⾏⽬、4⾏⽬を読み⾶ばす
• na_values：⽋測扱いとする⽂字列を複数指定
• 例： na_values="⽋測", na_values=["⽋測", "NaN"]
• encoding：⽂字コードを指定
• 例：encoding="shift_jis" # UTF-8なら指定の必要はない
• header：カラム名の指定。表にカラム名が無い場合は、header=Falseとする
• header=3として、4⾏⽬をカラム名に指定することもできる
16
元ファイル
余計な⾏や、⽋測値を含む 必要な部分だけ読み込み、⽋測値をNaN（⾮値）にできた](https://image.slidesharecdn.com/otonapandas-200219120843/85/pandas-16-320.jpg)
![pandasの基本技 ―スライス―
• list型が持っているスライス機能をDataFrameも持っている
22
スライスした例
1⾏⽬〜2⾏⽬が削除されている。
説明はスキップして良い
たまにdf = df[2:]としてしまってdfを上書
きしてしまう⼈が居ますが、以降の処理で
インデックスと⾏番号がズレてエラーにな
ります。その場合は、データの読み込みか
らやり直してください。](https://image.slidesharecdn.com/otonapandas-200219120843/85/pandas-22-320.jpg)
![pandasの基本技 ―セル、⾏の指定―
• ⼀⾏丸ごと変更したい、特定のセルだけ修正したいなどの場合
• iloc
• ⾏・列番号（数値）で指定
• 列や⾏単位で取得できるし、複数の列・⾏も指定できる
• loc
• ⾏・列のindex（名前）で指定
• 列や⾏単位で取得できるし、複数の列・⾏も指定できる
• iat
• ⾏・列番号（数値）で指定
• 1つのセルを指定できる（この⽤途ではilocより⾼速）
• at
• ⾏・列のindex （名前）で指定
• 1つのセルを指定できる（この⽤途ではlocより⾼速）
• DataFame変数名["列名"]でも1列を指定できる](https://image.slidesharecdn.com/otonapandas-200219120843/85/pandas-24-320.jpg)
![使い⽅
• 特定の⾏を番号で指定する場合
• 特定の列をindexで指定する場合
[⾓カッコ]を使って指定す
るのが独特な気がする。:は、範囲を表すのに使うが、数値を前
後に書かないと全部という意味になる。
フィールドは⾏・列の順。](https://image.slidesharecdn.com/otonapandas-200219120843/85/pandas-25-320.jpg)
![⾮値を含む⾏（レコード）を表⽰
• ⾮値を含む⾏のみを表⽰したいこともある
• isnull()を使うと、⾮値の⾏がTrueになったリストが得られる
• DataFrameに対して、[]で列名ではなく[True, False, ・・・]
の様なリストを渡すとTrueの⾏だけ取り出せる
• 合わせれば、特定の列が⾮値の⾏のみ抽出できる
説明はスキップして良い](https://image.slidesharecdn.com/otonapandas-200219120843/85/pandas-31-320.jpg)
オトナのpandas勉強会（資料）
- 3. pandasとは • pandasは、Pythonの表形式データの読み書き⽤ライブラリ • Excel, csv, tsv, HTML tableなどの⼊出⼒に対応 • 統計処理，条件抽出，結合が簡単 • 例えば、「⾵速30 m/sを超えた⽇数を調べたい」などに最適 • jupyterと相性が良い 3 HTML table HTML table IN OUT pandasで何か処理
- 4. グラフを作るのも簡単 • 単独でもグラフは描ける • seabornと組み合わせるとなお良い • なぜか描画が遅い import pandas as pd import seaborn as sns df = pd.read_csv('iris.csv') sns.pairplot(df, hue='species') # hueで層別プロット
- 5. 最近に森下が使った例 • バスの乗降データを分析 • VBAで数時間でも処理が全く終わらないものを300秒で処理 • 成績通知書へのコメントの⾃動⽣成 • 気象データの処理 • 機械学習予測結果の整理 5
- 6. DataFrame型 • pandasでは、表形式データをDataFrame型オブジェクトで扱う • DataFrameはExcelでいうと、1枚のシートに相当 • ↓の例では、空のDataFrameを作成している 6 import pandas as pd df = pd.DataFrame() dfはDataFrameの略で、よく使われる名前
- 7. Series型 • DataFrameには新しいレコードや列を追加できる • また、レコードや列を分離・コピーもできる • 特定のレコードや列をコピーすると、Series型というオブジェ クトになる 7 Series型のオブジェクトにデータが格 納された状態となる
- 9. DataFrameをjupyterで表⽰させると・・・ • jupyter（Colaboratory）は、セルの最後に書いた変数の中⾝を表⽰する • この機能で表⽰すると、DataFrameの中⾝が罫線付きで表⽰される • ⾮常に便利なので、この機能を使ってDataFrameの状態を確認しよう 9 表⽰させている例
- 10. pandasの使い⽅
- 11. Excelファイルの読み込み • read_excel()を使う • 引数はファイル名とシート名かシートの番号 11 import pandas as pd df = pd.read_excel("sample_excel.xlsx", sheet_name=0) 引数のsheet_nameはデフォル トで0。シート名でもOK 第1引数が読み込ませ たいファイル名 pandasが使える様に、ライブ ラリをインポート ただし、pandasは名前が⻑いの で、pdと略せる様にas pd
- 12. CSVファイルの読み込み • CSVはカンマ区切りのテキスト • 読み込むコード例→ • csvファイルはExcelで編集できるが、 Excelのファイルではない 12 import pandas as pd # CSVファイルの読み込み df = pd.read_csv("sample_csv.csv") SublimeTextで表⽰したcsvファイルの例 カンマで値が分離されている。 Excelファイルと異なり、テキストファイルだ。
- 13. TSVファイルの読み込み • TSVはタブ区切りのテキスト • 読み込むコード例→ • 引数にdelimiterを指定 • delimiterは「区切り⽂字」と いう意味 • tはWindowsではタブ⽂字 • はMacやLinuxでは＼の半⾓ 13 import pandas as pd # TSVファイルの読み込み # ↓PDFでコピーすると、 # が変なUnicodeに変換されてエラー df = pd.read_csv("sample_tsv.tsv", delimiter= "t") SublimeTextで表⽰したcsvファイルの例 タブ⽂字で値が分離されている。 Excelファイルと異なり、テキストファイルだ。
- 15. 15 import pandas as pd # HTMLのtableを読み込む（DataFrameのlistで返ってくる） url = "http://www.jma.go.jp/jp/amedas_h/today-86141.html?areaCode=000&groupCode=62" df_list = pd.read_html(url) df = df_list[4] # アメダス（熊本）の今⽇の観測データが格納されているハズ DataFrameに取り込んだ表を表⽰させた様⼦ アメダスのWebサイトのHTMLコードには、 tableが複数含まれており、欲しい表が格納さ れたDataFrameには要素番号4でアクセス @2019年10⽉ • read_html()を使う
- 16. 読み込み時によく使う引数 • skiprows：読み⾶ばす⾏を指定 • 例：skiprows=[0,1,3] # 1⾏⽬、2⾏⽬、4⾏⽬を読み⾶ばす • na_values：⽋測扱いとする⽂字列を複数指定 • 例： na_values="⽋測", na_values=["⽋測", "NaN"] • encoding：⽂字コードを指定 • 例：encoding="shift_jis" # UTF-8なら指定の必要はない • header：カラム名の指定。表にカラム名が無い場合は、header=Falseとする • header=3として、4⾏⽬をカラム名に指定することもできる 16 元ファイル 余計な⾏や、⽋測値を含む 必要な部分だけ読み込み、⽋測値をNaN（⾮値）にできた
- 17. pandasの基本技 ―型の確認― • 各カラムの型がintなのかobject（⽂字列）なのか、確認する • dtypesプロパティを使う • int64は符号付整数64 bit型を表す • objectは⼤抵は⽂字列 • データの中に⽂字列が⼊るとobject 17 型を確認している様⼦ *objectになった列をどうにかするのは次回以降
- 18. pandasの基本技 ―基本統計量― • 平均などを求めるために、 describe()を使う 個数 平均 標準偏差 最⼩ 25%値 中央値 75%値 最⼤
- 20. pandasの基本技 ―カラム名の変更 1― • カラム名を変更せざる得ないことがある • ライブラリが⽇本語に対応していない場合などだ • 書き換え⽅法は2通りあるが、簡単な⽅を紹介する 書き変わっている
- 22. pandasの基本技 ―スライス― • list型が持っているスライス機能をDataFrameも持っている 22 スライスした例 1⾏⽬〜2⾏⽬が削除されている。 説明はスキップして良い たまにdf = df[2:]としてしまってdfを上書 きしてしまう⼈が居ますが、以降の処理で インデックスと⾏番号がズレてエラーにな ります。その場合は、データの読み込みか らやり直してください。
- 23. pandasの基本技 ― ndarray型に変換― • DataFrameはvaluseプロパティでndarray型に変換できる • 数値データの読み込みで便利 23 この⽅法でのデータ配布・読み込 みは試験でしばしば使います
- 24. pandasの基本技 ―セル、⾏の指定― • ⼀⾏丸ごと変更したい、特定のセルだけ修正したいなどの場合 • iloc • ⾏・列番号（数値）で指定 • 列や⾏単位で取得できるし、複数の列・⾏も指定できる • loc • ⾏・列のindex（名前）で指定 • 列や⾏単位で取得できるし、複数の列・⾏も指定できる • iat • ⾏・列番号（数値）で指定 • 1つのセルを指定できる（この⽤途ではilocより⾼速） • at • ⾏・列のindex （名前）で指定 • 1つのセルを指定できる（この⽤途ではlocより⾼速） • DataFame変数名["列名"]でも1列を指定できる
- 26. 利⽤例 値に「 )」が付いていたら削除 • AMeDASでは、観測値に⾃信がないときなどに「 )」を付ける • 他にもパターンがある • 後で困るので、余計な値を取り除く必要がある • ここでは、降⽔量(mm)列から「 )」を除外してみる
- 27. pandasの基本技 ―型変換― • 特定の列の型をint型からfloat型に変換したいことがある • 逆パターンもある • 前スライドで降⽔量の列から余計な⽂字列を削除しているので、 列の型を丸ごと変えたい • astype()を使う 型がfloat型に変わった
- 28. ⽇付の⽂字列をdatetime64型に変換する例 • 時系列データを使って横軸を時刻に指定する場合に有⽤ • pandasのto_datetime()を使う • 複雑な書式の場合は書式を指定する
- 29. pandasの基本技 ―⾮値の処理 1― • ⾮値は統計上扱いが難しい • ⾮値を含むレコードの削除は簡単。 dropna()メソッドを使う • ただし、標本数が少なかったり、⽋測が多いと削除しづらい • 時には、⾮値は列の平均やパターンから予測した値に変換する 29 NaNを含む全レコードを削除する例
- 30. pandasの基本技 ―⾮値の処理 2― • 特定の列に⾮値NaNを含むレコードを削除したいことがある • dropna()メソッドを使う • ただし、引数subsetに、対象の列名のリストを指定する 30 説明はスキップして良い
- 31. ⾮値を含む⾏（レコード）を表⽰ • ⾮値を含む⾏のみを表⽰したいこともある • isnull()を使うと、⾮値の⾏がTrueになったリストが得られる • DataFrameに対して、[]で列名ではなく[True, False, ・・・] の様なリストを渡すとTrueの⾏だけ取り出せる • 合わせれば、特定の列が⾮値の⾏のみ抽出できる 説明はスキップして良い
- 34. 複数条件の指定 • 複数の条件は、()で囲って、&や|でつなぐ • &はand, |はor • ↓「⾵速3m以上かつ⾵向が北」の抽出例 34 (カッコ)で囲う &や|でつなぐ
- 35. pandasの基本技 ―ヒストグラム― • DataFrameのhist()関数でヒストグラムは描画されるが、、、 • やや⾒ずらいのと、⽇本語に対応していない • カラム名を書き換えた上で、パラメータをセット • hist()の引数binsに分割数を渡す • 引数figsizeはグラフのサイズで、タプルで縦横を指定
- 37. pandasの基本技 ―相関⾏列― • corr()で相関⾏列を計算できる • パッと⾒で、なんとなく関係のありそうなカラムが分かる この気象データは ほぼ無相関
- 38. pandasの基本技 ―保存― • DataFrameはCSVやExcel形式でファイルに保存できる • 「ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl'」と表⽰さ れたら、モジュール不⾜ • pip install openpyxlでモジュールをインストール（管理者権限が必要かも） 38 # CSV形式で保存する（index=Falseで、インデックス（通し番号・⾏名）は省略して保存） df2.to_csv("save_sample.csv", index=False) # デリミタ（区切り⽂字）も指定可能 df2.to_csv("save_sample_utf8.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") # ⽂字コードを指定 # Excel形式で保存する（index=Falseで、インデックス（通し番号・⾏名）は省略して保存） df2.to_excel("save_sample.xlsx", index=False) *encoding=“utf-8-sig”はBOM付きのUTF-8で保存することを指⽰している。2016年度の Windows環境ではBOM付きの⽅がExcelで閲覧しやすい。
- 39. 実⾏すると、、 ファイルが増える
- 40. csvで保存したファイルをテキストエディタ で表⽰させた様⼦ • 半⾓カンマでフィールドが区切られている • encodingを指定しない場合、⽂字コードはWindowsではshift-jisかも 40 ⽂字コードがUTF-8で保存されたsave_sample.csvをSublime Textで表⽰させた様⼦
- 41. 付録 41
- 42. 注意 • 2018年より以前の古いpandasでは⽇本語ファイル名のExcelファイルを 読み込むとエラーが出るかもしれません • ⽇本語を含むcsvファイルは、⽂字コードを指定してください • ⽇本語を含むcsvファイルを保存する際は、⽂字コードをUTF-8に 42
- 43. 参考⽂献 • jupyter notebookの使い⽅ • https://www.slideshare.net/katsuhiromorishita/google-colaboratory-177618719 • pandas公式サイト • https://pandas.pydata.org/index.html • Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ • https://qiita.com/hik0107/items/d991cc44c2d1778bb82e • pandasで公共⽤⽔域⽔質測定データ分析のTips • http://estuarine.jp/2016/07/python_jpwq/ • 建築環境⼯学系⽇記 Pythonでグラフを描く • http://www.kankyoukei.com/2017/03/python.html 43
- 44. 参考⽂献 • Python, pandas, seabornでペアプロット図（散布図⾏列）を作成 • https://note.nkmk.me/python-seaborn-pandas-pairplot/ • PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加⼯からグラフ作成 までマジでシームレス • https://qiita.com/hik0107/items/de5785f680096df93efa