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27122013 Python pandas

逆引きPandas (DataFrame編)

R逆引きハンドブックのMatrixの章をPandasで。

R言語逆引きハンドブック
石田基広
シーアンドアール研究所 / 4830円 ( 2012-01-26 )

作者の書いた本はオススメ

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
Wes McKinney
オライリージャパン / 3780円 ( 2013-12-26 )

データフレームを作成する

>>> pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6

データフレームに列名と行名を追加

>>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
>>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> x
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
>>> x.index = list("ab")
>>> x.columns = list("cde")
>>> x
   c  d  e
a  1  2  3
b  4  5  6

データフレームの列にアクセスする

>>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], index=list("ab"), columns=list("cde"))
>>> x
   c  d  e
a  1  2  3
b  4  5  6
>>> x["c"]
a    1
b    4
Name: c, dtype: int64
>>> x.c
a    1
b    4
Name: c, dtype: int64

Seriesが返ってくるのでメソッドもよべる

>>> x.c.mean()
2.5
>>> x.c.sum()
5

データフレームに要素を追加する

>>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], index=list("ab"), columns=list("cde"))
>>> y = pd.Series([7,8,9], index=list("cde"))
>>> x.append(y, ignore_index=True)
   c  d  e
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

データフレームを結合する

rbind

::: python
>>> x
   0  1
0  1  0
1 -2  3
>>> x.append(x)
   0  1
0  1  0
1 -2  3
0  1  0
1 -2  3
>>> pd.concat([x, x], axis=0)
   0  1
0  1  0
1 -2  3
0  1  0
1 -2  3

cbind

::: python
>>> pd.concat([x, x], axis=1)
   0  1  0  1
0  1  0  1  0
1 -2  3 -2  3

データフレームから一部を抽出する

ggplotの組込みデータを使う。 wt>3のname,disp列を抽出

>>> from ggplot import mtcars
>>> mtcars[mtcars.wt > 3][["name","disp"]]
                   name   disp
3        Hornet 4 Drive  258.0
4     Hornet Sportabout  360.0
5               Valiant  225.0
6            Duster 360  360.0
7             Merc 240D  146.7
8              Merc 230  140.8
9              Merc 280  167.6
10            Merc 280C  167.6
11           Merc 450SE  275.8
12           Merc 450SL  275.8
13          Merc 450SLC  275.8
14   Cadillac Fleetwood  472.0
15  Lincoln Continental  460.0
16    Chrysler Imperial  440.0
21     Dodge Challenger  318.0
22          AMC Javelin  304.0
23           Camaro Z28  350.0
24     Pontiac Firebird  400.0
28       Ford Pantera L  351.0
30        Maserati Bora  301.0

データフレームの列を変換する

transform

>>> x = pd.DataFrame([(1,2),(3,4),(5,6),(7,8)])
>>> x
   0  1
0  1  2
1  3  4
2  5  6
3  7  8
>>> x[2] = x[0]+2
>>> x
   0  1  2
0  1  2  3
1  3  4  5
2  5  6  7
3  7  8  9

因子ごとに組み合わせを作成する

R expand.grid() function in Python

データフレームの列や行ごとの合計を求める

::: python
>>> x
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
>>> x.sum(axis=0)
0    12
1    15
2    18
dtype: int64
>>> x.sum(axis=1)
0     6
1    15
2    24
dtype: int64

データフレームの列ごとに関数を適用する

>>> x = pd.DataFrame([(1,2),(3,4),(5,6),(7,8)])
>>> x.apply(sum)
0    16
1    20
dtype: int64

データフレームから欠損値を取り除く

>>> x = pd.DataFrame([(1,2),(3,np.nan),(np.nan,6),(7,8)])
>>> x
    0   1
0   1   2
1   3 NaN
2 NaN   6
3   7   8
>>> x.dropna()
   0  1
0  1  2
3  7  8

データフレームの列を分解、統合する

multiindex便利

>>> x = pd.DataFrame([(1,"Y"),(3,"N"),(6,"N"),(7,"Y")])
>>> x
   0  1
0  1  Y
1  3  N
2  6  N
3  7  Y
>>> y = x.groupby(1)
>>> y.head()
     0  1
1        
N 1  3  N
  2  6  N
Y 0  1  Y
  3  7  Y
>>> y.mean()
     0
1     
N  4.5
Y  4.0

縦長形式のデータフレームを横長形式に変換する

>>> x = pd.DataFrame([(1,0,1),(1,1,2),(1,2,0),(2,0,1),(2,1,1),(2,2,3),(3,0,0),(3,1,1),(3,2,2)], columns=["subject","time","conc"])
>>> x
   subject  time  conc
0        1     0     1
1        1     1     2
2        1     2     0
3        2     0     1
4        2     1     1
5        2     2     3
6        3     0     0
7        3     1     1
8        3     2     2
>>> x.pivot(index="time", columns="subject")
         conc      
subject     1  2  3
time               
0           1  1  0
1           2  1  1
2           0  3  2

データフレームを分割する

groupby

データフレームを並べ替える

>>> x = pd.DataFrame([(1,0,1),(1,1,2),(1,2,0),(2,0,1),(2,1,1),(2,2,3),(3,0,0),(3,1,1),(3,2,2)], columns=["subject","time","conc"])
>>> x
   subject  time  conc
0        1     0     1
1        1     1     2
2        1     2     0
3        2     0     1
4        2     1     1
5        2     2     3
6        3     0     0
7        3     1     1
8        3     2     2
>>> x.sort("time")
   subject  time  conc
0        1     0     1
3        2     0     1
6        3     0     0
1        1     1     2
4        2     1     1
7        3     1     1
2        1     2     0
5        2     2     3
8        3     2     2

26122013 Python pandas

逆引きPandas (Matrix編)

R逆引きハンドブックのMatrixの章をPandasで。

R言語逆引きハンドブック
石田基広
シーアンドアール研究所 / 4830円 ( 2012-01-26 )

Pandasの場合MatrixないからDataFrameだけど。

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
Wes McKinney
オライリージャパン / 3780円 ( 2013-12-26 )

行列ではなくデータフレーム

行列の演算を行う

>>> x = pd.DataFrame([[1,0],[-2,3]])
>>> y = pd.DataFrame([[-1,1],[4,2]])
>>> x.dot(y)
    0  1
0  -1  1
1  14  4
>>> x * y
   0  1
0 -1  0
1 -8  6

x %o% y はわからない

逆行列もnumpyに頼る感じ

行列の次元ごとに演算を適用する

applyでaxisで行か列かを選択する。applyはよく使う

>>> x
   0  1
0  1  0
1 -2  3
>>> x.apply(sum, axis=0) #colsum
0   -1
1    3
dtype: int64
>>> x.apply(sum, axis=1) #rowsum
0    1
1    1
dtype: int64

テータフレームを行列に変換する

numpyのarrayに

>>> x
   0  1
0  1  0
1 -2  3
>>> x.as_matrix()
array([[ 1,  0],
       [-2,  3]], dtype=int64)

行列に行名と列名を設定する

DataFrameなので

>>> x
   0  1
0  1  0
1 -2  3
>>> x.index
Int64Index([0, 1], dtype=int64)
>>> x.columns
Int64Index([0, 1], dtype=int64)
>>> x.index = list("ab")
>>> x.columns = list("cd")
>>> x
   c  d
a  1  0
b -2  3

行列の属性を確認する

>>> x.shape
(2, 2)

行列から成分を抽出する

>>> x
    0   1   2   3
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8
2   9  10  11  12
3  13  14  15  16
>>> x.iloc[[2],[3]]
    3
2  12
>>> x.iloc[1:4,[3]]
    3
1   8
2  12
3  16

行列を結合する

rbind

concatで行か列を指定する。これもよく使う

>>> x
   0  1
0  1  0
1 -2  3
>>> x.append(x)
   0  1
0  1  0
1 -2  3
0  1  0
1 -2  3
>>> pd.concat([x, x], axis=0)
   0  1
0  1  0
1 -2  3
0  1  0
1 -2  3

cbind

>>> pd.concat([x, x], axis=1)
   0  1  0  1
0  1  0  1  0
1 -2  3 -2  3

対角行列を作成する

>>> pd.DataFrame(np.diag(range(4)))
   0  1  2  3
0  0  0  0  0
1  0  1  0  0
2  0  0  2  0
3  0  0  0  3

三角行列を作成する

>>> x
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
>>> pd.DataFrame(np.triu(x.as_matrix()))
   0  1  2
0  1  2  3
1  0  5  6
2  0  0  9
>>> pd.DataFrame(np.tril(x.as_matrix()))
   0  1  2
0  1  0  0
1  4  5  0
2  7  8  9

転置行列を作成する

列や行ごとの和や周辺和を求める

>>> x
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
>>> x.sum(axis=0)
0    12
1    15
2    18
dtype: int64
>>> x.sum(axis=1)
0     6
1    15
2    24
dtype: int64
>>> x.sum(axis=0).sum()
45

固有値分解、特異値分解を適用する

固有値分解

>>> x
   0  1
0  4  1
1  1  4
>>> pd.DataFrame(np.linalg.eig(x.as_matrix())[1])
          0         1
0  0.707107 -0.707107
1  0.707107  0.707107

特異値分解は知らん

25122013 Python pandas

逆引きPandas (ベクトル編)

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
Wes McKinney
オライリージャパン / 3780円 ( 2013-12-26 )

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
石田基広
シーアンドアール研究所 / 4830円 ( 2012-01-26 )

23072013 R Python pandas

pandasからmatplotlibを使う方法とバッチでハマった話

plotというメソッドが用意されているので楽ちんと思ったがバッチの処理をさせたら同じ画像ばっかり生成されて小一時間ハマった。

いつものようにsofによるとcloseが必要らしい。

for experiment in experiments:
    exp.data.plot(x="Date",
           y="Val",
           style="ro",
           )
    savefig("static/images/{}.png".format(exp.name))
    close()

Python for Data Analysis
Wes Mckinney
Oreilly & Associates Inc / 3634円 ( 2012-10-29 )

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