データの整形　２

並び替え

 home_scoreが多い順に並び変えてみる
df.sort_values("home_score", ascending = False).head(11)

# home_scoreが多い順に並び変えて、同じ値の場合はアルファベット順に並べる
df.sort_values(["home_score", "home_team"], ascending = [False, True]).head(3)
　　　　　　　　リストにする

• 降順に並べてある
  • ascending = False が降順(数値が大きい・Z→A)
  • ascending = True か 指定なしで昇順(数値が小さい・A→Z)
• 複数列を使うことも可能
  • 左から順に適応されるため左が優先
  • 二つ目のソートは”home_score”を降順でソートした後、同じ値の時は”home_team”の昇順でソートしている
  • 下の二行が入れ替わってることが確認できる

ランダムサンプリング

# 実行例1：何度も実行してランダムにサンプリングできることを確認しよう
df.sample()
一行のみサンプリング
# 実行例2：３個ずつランダムにサンプリングできることを確認しよう
df.sample(n=3)
３行サンプリング

 実行例3：列がランダムにサンプリングできることを確認しよう
df.sample(axis=1)

39008 rows × 1 columns

concat関数による結合

# 結合
pd.concat([df2, df3], sort=False)

解説

• 変数df2と変数df3を結合している
• 結合するデータの中で同名の列がない場合は、新たな列が作成される
• 列名に一致するデータがない場合は自動的にNaNが割り振られる

まとめ

• データの結合方法：pd.concat([結合するデータA, 結合するデータB])
• 行名を連番にしたい場合はignore_index=Trueを書こう　→　これがないと元のindexの番号が入ってしまい、例えば３が重複してしまう。
• 縦方向ならaxis=0, 横方向ならaxis=1

注意

• 列名に注意して結合しよう！！
• concat()内にsort=Falseを忘れると列の順が変わってしまうので注意
• concat()内にsort=Falseを忘れると警告文が出ることがある