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Showing Revision 1 created 05/21/2014 by K2480.

  1. また pandaはデータフレームに対し
    ベクトル形式で各データを指定して操作できます
  2. ベクトル形式でデータフレームを操作するとは?
  3. 新しいデータフレームを生成しましょう
    私が作りたい辞書は次のとおりです
  4. キーは列の名前になり
    値はそれぞれの値に対応した数の並びで
  5. そして それらの値が現れる行のインデックスです
  6. データフレームを作るためには
  7. df = DataFrame(d)と入力するだけです
  8. このデータフレームはどう見えるでしょうか
  9. 私たちは dataframe.applyを呼び出し
    任意の関数を実行することができます
  10. この場合 numpy.meanは
  11. データフレームのすべての列で その関数を実行します
  12. ですからdf.apply(numpy.mean)を呼び出せば
  13. データフレームdfの各列の平均値が返されます
  14. この方法で単純にベクトル化できない操作あります
  15. つまり numpy.meanを入力し 配列や値を返すことです
  16. そこでmap機能を利用し 特定の列や
  17. データフレーム全体にmapを適用します
  18. 関数を使うこともできますが
    1つの値を取り 1つの値を返す関数です
  19. 例えば以下のように入力します
    df['one'].map(lambda x: x>=1)
  20. 返されるのは 列1のすべての値は1以上かどうかです
  21. つまり df.applymap(lambda x: x>=1)と入力すると
  22. この関数はデータフレームdf内の
    すべての単一の値が1以上かどうかを返します
  23. これはpandasの機能の一部です
  24. その他の機能について興味があるのなら
  25. 講師メモにあるURLから文書を確認してください
  26. さて データの処理について基本を学びましたが
  27. 解析するデータはどのように入手するのでしょうか?