[Python] Résumé de la méthode de création de table utilisant DataFrame (pandas)
[Python] Résumé de la méthode de création de table utilisant DataFrame (pandas)
Il existe plusieurs façons de créer une seule table à l'aide de Pandas DataFrames.
Résumé de la méthode de base de fabrication.
Le moyen le plus rapide de lire la table de base est de la créer sous forme de fichier csv.
**table des matières**
- [Table à créer](# 1 Table à créer)
- [Créer à partir d'une liste 2D](# 22 Créer à partir d'une liste 2D)
- [Spécifiez le nom de la matrice plus tard](# 1 Spécifiez le nom de la matrice plus tard)
- [Spécifier comme option lors de la création d'une table](# 2 Spécifier comme option lors de la création d'une table)
- [Spécifiez la colonne qui sera le nom de ligne de la table](# 3 Spécifiez la colonne qui sera le nom de ligne de la table)
- [Créer à partir d'une liste à 1 dimension](Créer à partir d'une liste à 31 dimensions)
- [Combinez chaque liste](# 1 Combinez chaque liste ensemble)
- [Combinez chaque liste une par une](# 2 Rejoignez chaque liste une par une)
- [Combiner avec la formule](# 3 Combiner avec la formule)
- [Créer et lire avec un fichier csv](# 4 Créer et lire avec un fichier csv)
- [Liste des méthodes utilisées](# 5 Liste des méthodes utilisées)
## 1. 1. Table à créer Créez le tableau ci-dessous.
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--Nom de la colonne: row0 ~ row5
- Nom de la ligne: col0 ~ col4
- col0：1~6
- col1：col0*100
- col2：col0/3
- col3：AAA～FFF
- col4：col3 & col1
## 2. Créé à partir d'une liste à deux dimensions ** ■ Qu'est-ce qu'un tableau à deux dimensions ** `[['A','B',,],['C','D',,],,,]`
Une liste unidimensionnelle ['A', 'B' ,,] dans le même [] en parallèle.
Vérifiez avec les 3 modèles suivants. (1) Spécifiez le nom de la matrice ultérieurement (2) Facultatif lors de la création d'une table (3) Spécifiez la colonne qui sera le nom de ligne de la table
### (1) Spécifiez le nom de la matrice ultérieurement
** ▼ Procédure ** ① Faites de chaque ligne une liste ② Convertir en table ③ Changer le nom de la ligne ④ Changer le nom de la colonne
** ① Disposez chaque ligne en parallèle comme une liste **
Tableau bidimensionnel
list = [
[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'],
[2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'],
[3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'],
[4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'],
[5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'],
[6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']]
** ② Convertir en tableau ** `pd.DataFrame(list)` └ Convertissez en une table avec pandas DataFrame.
Convertir en table
df = pd.DataFrame(list)
df
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Les noms de ligne et de colonne recevront automatiquement des numéros.
** ③ Changer le nom de la ligne ** `df.index = ['A','B',,,]`
-Changez le nom de la ligne (index) par le nom spécifié. -Match le nombre d'éléments ** dans [] avec le nombre de lignes **. Sinon, une erreur.
Renommer la ligne
df.index = ['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
df
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** ④ Changer le nom de la colonne ** `df.columns = ['a','b',,,]`
-Modifiez le nom de la colonne par le nom spécifié. -Match le nombre d'éléments ** dans [] avec le nombre de lignes **. Sinon, une erreur.
Renommer la colonne
df.columns = ['col0','col1','col2','col3','col4']
df
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Ceci termine.
### (2) Facultatif lors de la création d'une table
** ▼ Procédure ** ① Faites de chaque ligne une liste (2) Convertir en table (spécifier le nom de la matrice en option) Option 2-1 colonnes Option d'index 2-2
** ① Disposez chaque ligne en parallèle comme une liste **
Tableau bidimensionnel
list = [
[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'],
[2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'],
[3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'],
[4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'],
[5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'],
[6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']]
** ② Convertir en table (spécifier le nom de la matrice en option) ** `pd.DataFrame(list, index=['A','B',,,], columns=['a','b',,,])` └ "list": tableau à tabuler └ index = ['A', 'B' ,,,]: option d'index └ colonnes = ['a', 'b' ,,,]: option de colonnes └ L'option [] peut être spécifiée comme variable.
Nom de matrice facultatif
ind = ['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
col = ['col0','col1','col2','col3','col4']
df = pd.DataFrame(list, index=ind, columns=col)
df
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Ceci termine.
### (3) Spécifiez la colonne qui sera le nom de ligne de la table
** ▼ Procédure ** ① Faites de chaque ligne une liste ② Convertir en table ③ Changer le nom de la colonne ④ Spécifiez la colonne qui sera le nom de la ligne
** ① Faites de chaque ligne une liste ** Incluez les noms de ligne dans un tableau à deux dimensions.
Tableau bidimensionnel
list = [
['row0', 1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'],
['row1', 2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'],
['row2', 3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'],
['row3', 4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'],
['row4', 5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'],
['row5', 6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600'], ]
** ② Convertir en tableau ** `pd.DataFrame(list)` └ "list": variable contenant des données de tableau
Convertir en table
df = pd.DataFrame(list)
df
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Les noms de ligne et de colonne recevront automatiquement des numéros.
** ③ Changer le nom de la colonne ** `df.columns = ['a','b',,,]`
-Modifiez le nom de la colonne par le nom spécifié. -Match le nombre d'éléments ** dans [] avec le nombre de lignes **. Sinon, une erreur.
- Afin d'éviter le multi-index en spécifiant la ligne qui sera le nom de colonne suivant (set_index), laissez le nom de colonne qui sera le nom de ligne vide "''".
Renommer la colonne
df.columns = ['','col0','col1','col2','col3','col4']
df
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** ④ Spécifiez la colonne qui sera le nom de la ligne ** `set_index ('nom de la colonne')`
Spécifiez la colonne qui sera le nom de la ligne
df = df.set_index('')
df
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Le nom de colonne "''" a été défini dans l'en-tête.
## 3.1 Créé à partir d'une liste unidimensionnelle
Vérifiez avec les 3 modèles suivants. (1) Combinez chaque liste ensemble (2) Combinez chaque liste une par une (3) Combiner avec la formule
### (1) Combinez chaque liste ensemble
** ▼ Procédure ** ① Créez une liste pour chaque ligne ② Convertir en une table à la fois ③ Changer le nom de la ligne ④ Changer le nom de la colonne
** ① Créez une liste pour chaque ligne **
Créer une liste
listA = [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100']
listB = [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200']
listC = [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300']
listD = [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400']
listE = [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500']
listF = [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']
** ② Convertissez tous ensemble en une table ** `pd.DataFrame([A,B,,,])` └ Liste unidimensionnelle "A" "B" └ Le nombre d'éléments est égal
Convertir en une table à la fois
pd.DataFrame([listA,listB,listC,listD,listE,listF])
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** ③ Changer le nom de la ligne ** `df.index = ['A','B',,,]`
-Changez le nom de la ligne (index) par le nom spécifié. -Match le nombre d'éléments ** dans [] avec le nombre de lignes **. Sinon, une erreur.
Renommer la ligne
df.index = ['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
df
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** ④ Changer le nom de la colonne ** `df.columns = ['a','b',,,]`
-Changez les noms de colonne en nom spécifié -Match le nombre d'éléments ** dans [] avec le nombre de lignes **. Sinon, une erreur.
Renommer la colonne
df.columns = ['col0','col1','col2','col3','col4']
df
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Ceci termine.
### (2) Combinez chaque liste une par une
** ▼ Procédure ** ① Créez une liste pour chaque ligne ② Créer un tableau ③ Ajouter une colonne au tableau ④ Changer le nom de la ligne ⑤ Transfert
** ① Créez une liste pour chaque ligne **
Créer une liste
listA = [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100']
listB = [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200']
listC = [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300']
listD = [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400']
listE = [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500']
listF = [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']
** ② Créer un tableau ** Générez une table à partir d'une liste. `pd.DataFrame(list, columns=['A'])` └ "listA": données de séquence └ "columns = ['A']": définissez le nom de la colonne sur A
Créer une table
df= pd.DataFrame(listA, columns=['row0'])
df
- Lors de la lecture d'une colonne, la matrice est transposée.
** ▼ Supplément: Comment créer une table avec des noms de colonnes ** Une autre façon de spécifier les noms de colonne lors de la création d'une table.pd.DataFrame({'A':[1,2,,],'B':[3,4,,],})
└ Décrivez `` nom de la colonne ': [tableau] `dans ({})
Créer avec le nom de la colonne ①
pd.DataFrame({'row0':[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100']})
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Créer avec le nom de la colonne (plusieurs colonnes)
pd.DataFrame({'row0':[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 'row1':[2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200']})
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** ③ Ajouter une colonne au tableau ** `df['B'] = pd.DataFrame(list)` └ "B": nom de colonne à ajouter └ "liste": données de table à ajouter
Ajouter une colonne à la table
df['row1'] = pd.DataFrame(listB)
df['row2'] = pd.DataFrame(listC)
df['row3'] = pd.DataFrame(listD)
df['row4'] = pd.DataFrame(listE)
df['row5'] = pd.DataFrame(listF)
df
** ④ Changer le nom de la ligne ** `df.index = ['A','B',,,]`
Renommer la ligne
df.index = ['col0','col1','col2','col3','col4']
df
** ⑤ Déménagement ** `df.T` └ Permutez la matrice.
Translocation
df = df.T
df
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Ceci termine.
### (3) Combiner avec la formule Si chaque colonne a une régularité, vous pouvez utiliser des formules pour joindre les colonnes.
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** ▼ Régularité **
- col1：col0*100
- col2：col0/3
- col4：col3 & col1
** ▼ Procédure ** ① Créer une liste ② Créer un tableau ③ Ajoutez une colonne au tableau à l'aide d'une formule ④ Changer le nom de la ligne
** ① Créer une liste ** Créez une colonne de base.
Deux pour col0 et col3.
Créer une liste
listA = [1,2,3,4,5,6]
listD = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD', 'EEE', 'FFF']
** ② Créer un tableau ** `pd.DataFrame(list, columns=['A'])` └ "listA": données de séquence └ "columns = ['A']": définissez le nom de la colonne sur A
Créer une table
df = pd.DataFrame(listA, columns=['col0'])
df
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** ③ Ajoutez une colonne au tableau en utilisant une formule ** ・ `Df ['B'] = df ['A'] / 2` └ "B": nom de colonne à ajouter └ "df ['A']" / 2: remplacez la valeur du nom de colonne existant A par 2.
・ Df ['C'] = df ['A'] + df ['B']
└ Combinez les valeurs des colonnes "A" et "B"
└ * str + int est une erreur (correspond au type)
・ Df ['A']. Astype (str)
└ Changer la colonne «A» en type «str»
Ajouter des colonnes au tableau à l'aide de formules
df['col1'] = df['col0'] * 100
df['col2'] = df['col0'] / 3
df['col3'] = pd.DataFrame(listD)
df['col4'] = df['col3'] + df['col1'].astype(str)
df
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** ④ Changer le nom de la ligne ** `df.index = ['A','B',,,]`
Renommer la ligne
df.index=['row0','row1','row2','row3','row4','row5']
df
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Ceci termine.
## 4. Créer et lire avec un fichier csv
** ▼ Procédure ** ① Créer une table avec un fichier csv ② Importer avec la méthode read_csv └ Spécifiez la colonne d'en-tête
** ① Créez une table avec un fichier csv ** Créez un tableau comme celui ci-dessous.
** ② Importer avec la méthode read_csv ** `read_csv ('Falpath', index_col = n)` └ "'File path'": le chemin absolu ou le chemin relatif est OK └ "index_col = n": spécifiez le numéro de colonne (n: entier) qui sera l'en-tête
** ▼ Lors de la lecture du fichier test.csv du bureau **
Lire le fichier csv
import pandas as pd
pd.read_csv('~/desktop/test.csv', index_col=0)
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Ceci termine.
Cliquez ici pour une liste d'options de lecture des fichiers csv (https://qiita.com/yuta-38/items/e1e890a647e77c7ccaad)
## 5. Liste des méthodes utilisées ・ `Pd.DataFrame (liste)` └ Convertir la liste en tableau
・ Pd.DataFrame ([A, B ,,,])
└ Convertissez une liste à une dimension en un tableau à la fois
・ Df.index = ['A', 'B' ,,,]
└ Changer le nom de la ligne
・ Df.colonnes = ['a', 'b' ,,,]
└ Changer le nom de la colonne
・ Pd.DataFrame (liste, index = ['A', 'B' ,,,])
└ Spécifiez le nom de la ligne lors de la création du tableau
・ Pd.DataFrame (liste, colonnes = ['a', 'b' ,,,])
└ Spécifiez le nom de la colonne lors de la création de la table
・ Pd.DataFrame ({'A': [1,2 ,,], 'B': [3,4 ,,],})
└ Spécifiez le nom de la colonne lors de la création de la table
└ Décrivez `` nom de la colonne ': [tableau] `dans ({})
・ Set_index ('a')
└ Spécifiez la colonne qui sera le nom de la ligne
・ Df ['b'] = pd.DataFrame (liste)
└ Ajouter une colonne (nom de colonne b) à la table (df)
・ Df.T
└ Translocation
・ Df ['B'] = df ['A'] / 2
└ "B": nom de colonne à ajouter
└ "df ['A']" / 2: remplacez la valeur du nom de colonne existant A par 2.
・ Df ['C'] = df ['A'] + df ['B']
└ Combinez les valeurs des colonnes "A" et "B"
└ * str + int est une erreur (correspond au type)
・ Df ['A']. Astype (str)
└ Changer la colonne «A» en type «str»
・ [['A', 'B' ,,], ['C', 'D' ,,] ,,,]
└ Tableau bidimensionnel
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