Excel は使いやすく、直感的で便利なソフトですが、とにかく手作業が多い。フィルターをかけたり、欠損値を消したり、ピボットテーブルを作成したりとすべてかなりの手数がかかります。 python のライブラリの pandas を使えば、そんな操作を1行のコマンドだけですぐに実行することができます。また、 Numpy や Matplotlib 、 SciPy 、 BeautifulSoup 、 TensorFlow など様々なライブラリと連携を行い、回帰分析・決定木やクラスタリング・スクレイピング・ディープラーニングまで複雑な分析や予測モデルの構築まで対応することができます。今回は自分の備忘録も兼ねて pandas 公式サイトのdocumentationを参考に基本となる操作をまとめてみました。
単純な配列です。indexは指定しなくても自動で連番が振られます。
>>> s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) >>> s 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64
excelのセルに入力するようなイメージです。下記の例ではindexとcolumnは指定しています。
>>> dates = pd.date_range('20130101', periods=6) >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')) >>> df A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988
下記の例ではdict形式でDataFrameに数値を入力しています。
>>> df2 = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,'B' : pd.Timestamp('20130102'),'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),'F' : 'foo' }) >>> df2 A B C D E F 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
dtypesでcolumnデータの型を調べることができます。
>>> df2.dtypes A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object
pandasならコマンド一つで、見たいデータにスマートにアクセスできます。
最初・最後の行の一部のみ表示
>>> df.head() A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 >>> df.tail(3) A B C D 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988
index・column名・データの型を出力、値の確認
>>> df.index DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04','2013-01-05', '2013-01-06'],dtype='datetime64[ns]', freq='D') >>> df.columns Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object') >>> df.values array([[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356], [ 1.2121, -0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949, 1.0718], [ 0.7216, -0.7068, -1.0396, 0.2719], [-0.425 , 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784, 0.525 ]])
データの統計も一発です。
>>> df.describe() A B C D count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 mean 0.073711 -0.431125 -0.687758 -0.233103 std 0.843157 0.922818 0.779887 0.973118 min -0.861849 -2.104569 -1.509059 -1.135632 25% -0.611510 -0.600794 -1.368714 -1.076610 50% 0.022070 -0.228039 -0.767252 -0.386188 75% 0.658444 0.041933 -0.034326 0.461706 max 1.212112 0.567020 0.276232 1.071804
行列の入れ替え
>>> df.T 2013-01-01 2013-01-02 2013-01-03 2013-01-04 2013-01-05 2013-01-06 A 0.469112 1.212112 -0.861849 0.721555 -0.424972 -0.673690 B -0.282863 -0.173215 -2.104569 -0.706771 0.567020 0.113648 C -1.509059 0.119209 -0.494929 -1.039575 0.276232 -1.478427 D -1.135632 -1.044236 1.071804 0.271860 -1.087401 0.524988
軸でソート
>>> df.sort_index(axis=1, ascending=False) D C B A 2013-01-01 -1.135632 -1.509059 -0.282863 0.469112 2013-01-02 -1.044236 0.119209 -0.173215 1.212112 2013-01-03 1.071804 -0.494929 -2.104569 -0.861849 2013-01-04 0.271860 -1.039575 -0.706771 0.721555 2013-01-05 -1.087401 0.276232 0.567020 -0.424972 2013-01-06 0.524988 -1.478427 0.113648 -0.673690
値でソート
>>> df.sort_values(by='B') A B C D 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401
列の選択
>>> df['A'] 2013-01-01 0.469112 2013-01-02 1.212112 2013-01-03 -0.861849 2013-01-04 0.721555 2013-01-05 -0.424972 2013-01-06 -0.673690 Freq: D, Name: A, dtype: float64
行の選択、スライスも使える
>>> df[0:3] A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 >>> df['20130102':'20130104'] A B C D 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804
ラベルでの選択（loc）、スカラの場合(at)で高速化
下記の例では第一引数で行の指定（スライスも可能、今回はすべての行）、第二引数で列の指定しています。
>>> df.loc[:,['A','B']] A B 2013-01-01 0.469112 -0.282863 2013-01-02 1.212112 -0.173215 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 2013-01-04 0.721555 -0.706771 2013-01-05 -0.424972 0.567020 2013-01-06 -0.673690 0.113648
行番号での選択(iloc)、スカラの場合(iat)で高速化
下記の例では第一引数で行の指定（スライスも可能、「,」で番号を指定で串刺し選択も可能）、第二引数で列の指定しています。
>>> df.iloc[3:5,0:2] A B 2013-01-04 0.721555 -0.706771 2013-01-05 -0.424972 0.567020 >>> df.iloc[[1,2,4],[0,2]] A C 2013-01-02 1.212112 0.119209 2013-01-03 -0.861849 -0.494929 2013-01-05 -0.424972 0.276232
数値の大小で選択
>>> df[df.A > 0] A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 >>> df[df > 0] A B C D 2013-01-01 0.469112 NaN NaN NaN 2013-01-02 1.212112 NaN 0.119209 NaN 2013-01-03 NaN NaN NaN 1.071804 2013-01-04 0.721555 NaN NaN 0.271860 2013-01-05 NaN 0.567020 0.276232 NaN 2013-01-06 NaN 0.113648 NaN 0.524988
文字列でフィルタをかける(isin)。文字通りexcelのフィルタのような処理ができます。
>>> df2 = df.copy() >>> df2['E'] = ['one', 'one','two','three','four','three'] >>> df2 A B C D E 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 one 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 one 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 two 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 three 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 four 2013-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988 three #ここまでデータ準備 >>> df2[df2['E'].isin(['two','four'])] A B C D E 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 two 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 four
データ分析において一番やっかいなのが欠損値の処理です。欠損値を正しく処理しないと現実とはかけ離れた結論を導いてしまいます。pandasなら簡単に処理方法を指定できます。
欠損値の存在する行を省いて表示
>>> df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns) + ['E']) >>> df1.loc[dates[0]:dates[1],'E'] = 1 >>> df1 A B C D F E 2013-01-01 0.000000 0.000000 -1.509059 5 NaN 1.0 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 5 1.0 1.0 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 5 2.0 NaN 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 5 3.0 NaN #ここまでデータ準備 >>> df1.dropna(how='any') A B C D F E 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 5 1.0 1.0
欠損値を指定値で埋めて出力
>>> df1.fillna(value=5) A B C D F E 2013-01-01 0.000000 0.000000 -1.509059 5 5.0 1.0 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 5 1.0 1.0 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 5 2.0 5.0 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 5 3.0 5.0
欠損値であるかないかbooleanで判定
>>> pd.isna(df1) A B C D F E 2013-01-01 False False False False True False 2013-01-02 False False False False False False 2013-01-03 False False False False False True 2013-01-04 False False False False False True
行をずらす
>>> pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8], index=dates).shift(2) >>> s 2013-01-01 NaN 2013-01-02 NaN 2013-01-03 1.0 2013-01-04 3.0 2013-01-05 5.0 2013-01-06 NaN Freq: D, dtype: float64
各行への減算
>>> df.sub(s, axis='index') A B C D F 2013-01-01 NaN NaN NaN NaN NaN 2013-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN 2013-01-03 -1.861849 -3.104569 -1.494929 4.0 1.0 2013-01-04 -2.278445 -3.706771 -4.039575 2.0 0.0 2013-01-05 -5.424972 -4.432980 -4.723768 0.0 -1.0 2013-01-06 NaN NaN NaN NaN NaN
関数の適用
>>> df.apply(np.cumsum) #累計 A B C D F 2013-01-01 0.000000 0.000000 -1.509059 5 NaN 2013-01-02 1.212112 -0.173215 -1.389850 10 1.0 2013-01-03 0.350263 -2.277784 -1.884779 15 3.0 2013-01-04 1.071818 -2.984555 -2.924354 20 6.0 2013-01-05 0.646846 -2.417535 -2.648122 25 10.0 2013-01-06 -0.026844 -2.303886 -4.126549 30 15.0 >>> df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) #行の最大値-最小値 A 2.073961 B 2.671590 C 1.785291 D 0.000000 F 4.000000 dtype: float64
ヒストグラム
>>> s = pd.Series(np.random.randint(0, 7, size=10)) >>> s 0 4 1 2 2 1 3 2 4 6 5 4 6 4 7 6 8 4 9 4 dtype: int64 >>> s.value_counts() 4 5 6 2 2 2 1 1 dtype: int64
>>> left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar'], 'lval': [1, 2]}) >>> right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar'], 'rval': [4, 5]}) >>> left key lval 0 foo 1 1 bar 2 >>> right key rval 0 foo 4 1 bar 5 >>> pd.merge(left, right, on='key') key lval rval 0 foo 1 4 1 bar 2 5
>>> df = pd.DataFrame({ 'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'C' : np.random.randn(8), 'D' : np.random.randn(8)}) >>> df A B C D 0 foo one -1.202872 -0.055224 1 bar one -1.814470 2.395985 2 foo two 1.018601 1.552825 3 bar three -0.595447 0.166599 4 foo two 1.395433 0.047609 5 bar two -0.392670 -0.136473 6 foo one 0.007207 -0.561757 7 foo three 1.928123 -1.623033 #ここまでデータ準備 >>> df.groupby('A').sum() #A列の文字列で数値をグループ化 C D A bar -2.802588 2.42611 foo 3.146492 -0.63958 >>> df.groupby(['A','B']).sum() #A、B列の両方の文字列で数値をグループ化 C D A B bar one -1.814470 2.395985 three -0.595447 0.166599 two -0.392670 -0.136473 foo one -1.195665 -0.616981 three 1.928123 -1.623033 two 2.414034 1.600434
pd.MultiIndex.from_tuplesでindexの結合が行われ視認性が高まります。また、stack()を使うことにより様々な表示方法が可能になります。
>>> tuples = list(zip(*[ ['bar', 'bar', 'baz', 'baz','foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'] ])) >>> index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B']) >>> df2 = df[:4] >>> df2 A B first second bar one 0.029399 -0.542108 two 0.282696 -0.087302 baz one -1.575170 1.771208 two 0.816482 1.100230 >>> stacked = df2.stack() >>> stacked first second bar one A 0.029399 B -0.542108 two A 0.282696 B -0.087302 baz one A -1.575170 B 1.771208 two A 0.816482 B 1.100230 dtype: float64 >>> stacked.unstack() A B first second bar one 0.029399 -0.542108 two 0.282696 -0.087302 baz one -1.575170 1.771208 two 0.816482 1.100230
pandasのピボットテーブルはexcelよりも素早く作成が可能です。指定項目は当然excelと同様です
>>> df = pd.DataFrame({ 'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3, 'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4, 'C' : ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2, 'D' : np.random.randn(12), 'E' : np.random.randn(12)}) >>> df A B C D E 0 one A foo 1.418757 -0.179666 1 one B foo -1.879024 1.291836 2 two C foo 0.536826 -0.009614 3 three A bar 1.006160 0.392149 4 one B bar -0.029716 0.264599 5 one C bar -1.146178 -0.057409 6 two A foo 0.100900 -1.425638 7 three B foo -1.035018 1.024098 8 one C foo 0.314665 -0.106062 9 one A bar -0.773723 1.824375 10 two B bar -1.170653 0.595974 11 three C bar 0.648740 1.167115 #ここまでデータ準備 >>> pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C']) C bar foo A B one A -0.773723 1.418757 B -0.029716 -1.879024 C -1.146178 0.314665 three A 1.006160 NaN B NaN -1.035018 C 0.648740 NaN two A NaN 0.100900 B -1.170653 NaN C NaN 0.536826
pandasでは時間データも簡単に取り扱うことができます。
>>> rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=100, freq='S') #2012-01-01 00:00:00から「秒」単位で100秒分出力 >>> ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng) #各秒にランダムで数値を割り当て >>> ts.resample('5Min').sum() #5秒周期で数値を足していく 2012-01-01 25083 Freq: 5T, dtype: int64
CSV
>>> df.to_csv('foo.csv') >>> pd.read_csv('foo.csv') Unnamed: 0 A B C D 0 2000-01-01 0.266457 -0.399641 -0.219582 1.186860 1 2000-01-02 -1.170732 -0.345873 1.653061 -0.282953 2 2000-01-03 -1.734933 0.530468 2.060811 -0.515536 3 2000-01-04 -1.555121 1.452620 0.239859 -1.156896 4 2000-01-05 0.578117 0.511371 0.103552 -2.428202 5 2000-01-06 0.478344 0.449933 -0.741620 -1.962409 6 2000-01-07 1.235339 -0.091757 -1.543861 -1.084753 .. ... ... ... ... ... 993 2002-09-20 -10.628548 -9.153563 -7.883146 28.313940 994 2002-09-21 -10.390377 -8.727491 -6.399645 30.914107 995 2002-09-22 -8.985362 -8.485624 -4.669462 31.367740 996 2002-09-23 -9.558560 -8.781216 -4.499815 30.518439 997 2002-09-24 -9.902058 -9.340490 -4.386639 30.105593 998 2002-09-25 -10.216020 -9.480682 -3.933802 29.758560 999 2002-09-26 -11.856774 -10.671012 -3.216025 29.369368 [1000 rows x 5 columns]
EXCEL
>>> df.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='Sheet1') >>> pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) A B C D 2000-01-01 0.266457 -0.399641 -0.219582 1.186860 2000-01-02 -1.170732 -0.345873 1.653061 -0.282953 2000-01-03 -1.734933 0.530468 2.060811 -0.515536 2000-01-04 -1.555121 1.452620 0.239859 -1.156896 2000-01-05 0.578117 0.511371 0.103552 -2.428202 2000-01-06 0.478344 0.449933 -0.741620 -1.962409 2000-01-07 1.235339 -0.091757 -1.543861 -1.084753 ... ... ... ... ... 2002-09-20 -10.628548 -9.153563 -7.883146 28.313940 2002-09-21 -10.390377 -8.727491 -6.399645 30.914107 2002-09-22 -8.985362 -8.485624 -4.669462 31.367740 2002-09-23 -9.558560 -8.781216 -4.499815 30.518439 2002-09-24 -9.902058 -9.340490 -4.386639 30.105593 2002-09-25 -10.216020 -9.480682 -3.933802 29.758560 2002-09-26 -11.856774 -10.671012 -3.216025 29.369368 [1000 rows x 4 columns]