こんにちは！

最近データエンジニア的なお仕事をしています。

データの比較をするときなどにpandasを使っているのですが、雰囲気で使ってしまっている感が否めません。

このままではいかん！！！

ということで今回は、公式サイトのチュートリアルを使ってpandasにしっかりと入門していこうと思います！

※本記事は筆者が上記公式のチュートリアルをやりながら勉強用にメモしたものなので、飛ばしている箇所や、誤りや不足がある可能性がございます。ご了承ください。

 環境

• Mac
• JupyterLab

 データの種類について

pandasを利用するには次のようにインポートをします。

import pandas as pd

pandasの1つのデータ構造にDataFrameというものがあります。

DataFrameは、文字型や数値型などさまざまなデータを格納できる２次元のデータ構造で、行と列で表現されます。スプレッドシートやSQLのテーブルによく似たものと考えればOKです。

ここでは、例として「タイタニック号の乗客データ」をもつDataFrameを作成していきます。乗客データには、名前（characters）、年齢（integers）、性別（male/female）のデータを持たせるようにします。

次のようにしてDataFrameを作成することができます。

df = pd.DataFrame(

    {

        "Name": [

            "Braund, Mr. Owen Harris",

            "Allen, Mr. William Henry",

            "Bonnell, Miss. Elizabeth",

        ],

        "Age": [22, 35, 58],

        "Sex": ["male", "male", "female"],

    }

)

下の画像のような「Name」,「Age」,「Sex」という列をもつDataFrameが作成されていることがわかります。

pandasではDataFrameの各列のことをSeriesと呼びます。

Seriesを取得する場合は次のように書きます。（Age列を取得する場合）

df["Age"]

Seriesを作成するには次のように書きます。

ages = pd.Series([22, 35, 58], name="Age")

agesを確認すると下の画像のようにSeriesが作成されているのがわかります。

SeriesはDataFrameの1列なので列のラベルはありません。

では、上記で作成したDataFrameやSeriesを使って色々表示させてみます。

乗客の中で一番高い年齢を取得する場合、max()メソッドを使って次のように書きます。

DataFrame

df["Age"].max()

Series

ages.max()

各列の平均値や標準偏差・最大値・最小値・最頻値などの要約統計量を取得したい場合は、describe()メソッドを使って次のように書きます。

df.describe()

※「Name」列と「Sex」列はテキストデータなため、デフォルトではdescribe()メソッドでは考慮されません。

表形式の読み書き方法

※ここからこちらのページの「Titanic data」を利用します。

…

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