Dataframe agg() 複数の集約値を一括で計算
複数の集約値を一度に出したいときはagg()が便利です。次のように、集約方法のリストを渡すことで複数の集約値を一度に計算します。#指定した列でグループ化するgrouped=df.groupby(列名)#グループごとに複数の方法で集約するgr...
python code
Dataframe Dataframe 集計の方法
次のようにgroupby()の結果（DataFrameGroupByオブジェクト）と集約メソッドを組み合わせることで、グループごとの集約ができます。#指定した列でグループ化するgrouped=df.groupby(列名)#グループごとに集約...
Dataframe groupsを使った各グループの内訳を確認
DataFrameGroupByには各グループを確認するためのいろいろな機能があります。たとえば、次のようなものですメソッド説明get_group(グループ名)指定したグループのデータ（DataFrame）を取得head(行数)各グループの...
Dataframe groupby()の使い方
次のようにDataFrameのgroupby()メソッドを使うと、指定した列の値に応じてデータがグループ化されます。#指定した列でグループ化df.groupby(列名)DataFrameをグループ化した結果（df.groupby(列名)の実...
Dataframe itertuplesの使い方
勉強時間を記録するアプリケーションのログについて考えてみます。「勉強開始」「勉強終了」「一時停止」「再開」のイベント種別と、イベントが発生した日時が記録されています。日時イベント02022/1/113:00勉強開始12022/1/113:4...
Dataframe diff() 階差の使い方
この「1つ前のデータとの差分」のことを階差と呼びます。pandasでは、diff()を使うと階差を簡単に計算できます。ABC05510115-151002105-10510Seriesのdiff()の結果はSeriesになります。列Aについ...
Dataframe rank()の使い方
DataFrameやSeriesのrank()を使うと、順位を計算できます。具体的な例を見てみましょう。次のような、あるゲームのユーザーごとのスコアについて考えます。スコアは、値が小さいほど良いものとします。ユーザーIDスコアuser15u...
Dataframe 累積和
DataFrameやSeriesのcumsum()を使うと、累積和を計算できます。累積和とは、次の図のように各地点までのデータの総和を計算したものです。メソッド名の cumsum は「cumulativesum（累積和）」の略です。ABC0...
Dataframe strアクセサ
strアクセサとは、文字列が格納されたSeriesやIndexで使える機能です。strアクセサを介することで、「文字数をカウントする」「指定した文字列を置換する」といった文字列処理でよくある操作を簡潔に記述できます。具体的な例を見てみましょ...
Dataframe applyの使い方 演習②
変数result_srの作成:各科目の列（国語、 数学 、理科、社会）について 「勉強時間の合計/勉強した日数」 を計算して、結果のSeriesを変数result_srに格納してください。importpandasaspd#科目ごとの勉強時間...