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01-20 Pandas Vectorized Methods

  • 0:02 - 0:06
    pandasではデータフレームで
    項目別にベクトルを操作できます
  • 0:07 - 0:09
    これはどういう意味でしょうか?
  • 0:10 - 0:12
    このデータフレームを例に説明しましょう
  • 0:12 - 0:15
    2つの列one、twoと
  • 0:17 - 0:19
    4つの行a、b、c、dがあります
  • 0:21 - 0:23
    値はすべて整数型です
  • 0:23 - 0:27
    Applyメソッドを呼び出せば
    引数に任意の関数を指定できます
  • 0:27 - 0:33
    ここでは各列のベクトルで
    numpy.mean関数を実行させてみましょう
  • 0:33 - 0:36
    df.apply(numpy.mean)を呼び出すと
  • 0:36 - 0:39
    各列の平均値を返します
  • 0:39 - 0:41
    これ自体が新たなデータフレームです
  • 0:41 - 0:45
    NumPyの配列を入力に使って
  • 0:45 - 0:50
    他の配列や値を得ようとする場合には
    ベクトル化ができません
  • 0:51 - 0:56
    この場合は特定の列か
    データフレーム全体にマップを適用します
  • 0:58 - 1:03
    これらのメソッドは引数が1つで
    戻り値が1つの関数を許容します
  • 1:03 - 1:09
    例えばdf[’one’].map(lambda x:x>=1)
    とします
  • 1:09 - 1:13
    これは列oneの1つ1つの値を調べ
  • 1:13 - 1:17
    その値が1以上かどうか評価するということです
  • 1:17 - 1:21
    df.applymap(lambda x:x>=1)に
    変えてみます
  • 1:24 - 1:28
    1列だけではなく
    データフレーム内のすべての値について
  • 1:28 - 1:30
    この関数が適用されました
タイトル:
01-20 Pandas Vectorized Methods
概説:

01-20 Pandas Vectorized Methods

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Video Language:
English
Team:
Udacity
プロジェクト:
ud359: Intro to Data Science
Duration:
01:32

Japanese subtitles

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