Pandas操作csvファイル

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Python データ分析と展示パンダスマシン学習データ処理

Pandas操作csvファイル
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一、Pandasを取り付ける
Pandasのインストール:

pip3 install pandas

Pandasのインポート:

import pandas as pd

二、csvファイル操作
1.ファイルの読み込み/読み込み

#   csv  
df = pd.read_csv('file_name')

2.ファイル情報の表示

#       
df.info()

#                
df.describe()

#        
df.shape()

#    n   
df.head(n)

#    n   
df.tail(n)

#     /  
df.index

#     
df.columns

#       
df.values

#             
df.  .value_counts()

3.アクセスデータ
スライス操作のサポート

#          ，   df.at[]
df.loc['  ':'  ', ['  '，'  ']]

#     /      ，   df.iat[] 
df.iloc[0:5, 2:4]

#              （  loc iloc    ）
df.ix[]

#     ，        
df[df.A > 0]

#             
df[df.iloc[: , 0].isin([   ])]

4.データ処理

#       ，axis=0     ，=1     
df.sort_index(axis=1, ascending=False)

#      
df.sort_values(by='  ')

#     /   
df.drop(' /   '，inplace=True)

#   NaN 
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

#   NaN ， .         NaN 
df.fillna(value=0)

5.データの保存

#        (DataFrame)  
#     DataFrame   
data = pd.DataFrame([  ], index=['  ', '  ', ...)], columns=['  ', '  ', ...)])

#     numpy   
data = pd.DataFrame({'  ':[    ],'  ':[2,4]},index=['  ','  '])

#    csv  
# index False        ,header False        
data.to_csv("data.csv", index=False, header=False)

conda常用コマンドレコード

JPA上級権限検証のsecurity.drlの書き方