pandas本はpandasの話がメインなので逆引きがないのが辛いかなと思う。pandasに慣れると手放せないけど☆
Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理というわけで、R言語逆引きハンドブックのベクトルの章をPandasでやってみた。
文字列を規則的に合成したベクトルを作成する
n = pd.Series(range(1,10)) n.apply(lambda r: "ID " + str(r))
因子を作成する
f = pd.Series(["y","n","y","n","n"]) pd.factorize(f) (array([0, 1, 0, 1, 1]), array(['y', 'n'], dtype=object))
Why does pandas (python library) has no factor like variable?に書かれている
- 因子の水準に並び順を定義する
- 使われていない因子の水準を削除する
- 因子の水準に大小関係を設定する
- 因子の水準を自由に組み合わせる
- 因子の水準ごとに関数を適用する
論理ベクトルを作成する
as.logicalに対応するものはない？
pd.Series([True, False, True, True])
論理ベクトルを計算する
>>> r = pd.Series(range(11)) >>> l = r[r > 5] >>> l.sum() 5 >>> l.any() True
which?
>>> l[l == True].index Int64Index([6, 7, 8, 9, 10], dtype=int64)
空のベクトルを初期化する
>>> pd.Series([]) Series([], dtype: float64)
ベクトルの要素数を変更する
length(x) <- 10
みたいにサイズを増やすことはできない？
減らすのは
>>> a = pd.Series(range(10)) >>> a[:5] 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64
ベクトルの要素に名前をつける
>>> a = pd.Series(range(5), index=list("abcde")) >>> a a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int64 >>> a["c"] 2
ベクトルから要素を抽出する
>>> a = pd.Series(range(5), index=list("abcde")) >>> a[list("ace")] a 0 c 2 e 4 dtype: int64 >>> a[[0,2,4]] a 0 c 2 e 4 dtype: int64 >>> a[(a<1)|(a>3)] a 0 e 4 dtype: int64
ベクトルから条件に適合する添字番号を取得する
indexを使う
>>> a = pd.Series(range(5)) >>> a[(a<1)|(a>3)].index Int64Index([0, 4], dtype=int64)
ベクトルの要素を並べ替える
>>> import numpy as np >>> a = pd.Series(range(5)) >>> a.reindex(np.random.permutation(a.index)) 2 2 0 0 3 3 1 1 4 4 dtype: int64 >>> b = a.reindex(np.random.permutation(a.index)) >>> b.sort() >>> b 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64
ベクトルの要素を置き換える
>>> a = pd.Series(range(5)) >>> a 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64 >>> a[(a<1)|(a>3)] = 10 >>> a 0 10 1 1 2 2 3 3 4 10 dtype: int64
ベクトルに要素を追加する
>>> a = pd.Series(range(5)) >>> a.append(pd.Series([0,0,0,0])) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 0 0 1 0 2 0 3 0 dtype: int64
ベクトルの要素の重複を調べる
>>> a = pd.Series([1,2,3,4,5,4,6,3,2]) >>> a.duplicated() 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False 5 True 6 False 7 True 8 True dtype: bool >>> a[a.duplicated()] 5 4 7 3 8 2 dtype: int64
ベクトルの要素の重複を削除する
>>> a.drop_duplicates() 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 6 6 dtype: int64
R逆引きハンドブックは手元に置いておくと重宝する☆
R言語逆引きハンドブック