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。
配列の作成
１次元配列(Series)
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
2次元配列（DataFrame）
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
データの閲覧と整理
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。
閲覧
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
ソート
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
データの選択
直接指定
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
2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860
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
関係演算子を使った指定
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
フィルタを使った指定
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
欠損値
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
配列の操作・統計
配列の操作
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
配列のマージ
>>> 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
データのグループ化
データの集計
>>> 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
集計配列の変形
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
ピボットテーブル
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
時間の取扱について
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・excelへ出力・読み込み
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]
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