【Python】Pandasの基本的な使い方

Pythonには表形式のデータを扱う時に便利な『Pandas』があります。

この記事では、『Pandas』を利用して、表形式データを読込み、データの抽出など

基本的な方法について解説します。

Pandasのインストール

『Pandas』を利用するにはインストールが必要です。

次のコマンドでインストールを行います。

pip install pandas

DataFrameを作成する

DataFrameの作成方法はいくつかありますが、

ここでは『CSVファイル』、『Excelファイル』から作成をしたいと思います。

CSVファイルの読込み

Excelファイルを読込むには『read_csv』を使用します。

import pandas as pd

# DataFrameを生成
df = pd.read_csv('sales.csv')

Excelファイルの読込み

Excelファイルを読込むには『read_excel』を使用します。

import pandas as pd

# DataFrameを生成
df = pd.read_excel('sales.xlsx')

DataFrameからデータを抽出する

データの抽出は『query(条件式）』でDataFrameを操作することで特定のデータを

取得することできます。次のサンプルからデータの抽出をします。

条件指定（一致）

df.query(' 月 == 1 ')

条件指定（不一致）

df.query('not 月 == 1 ')

または

df.query('月 != 1 ')

複数条件（OR条件）

df.query('品種 == "米" | 品種 == "食パン"')

複数条件（AND条件）

df.query('月 == 1 & 売上 > 1000')

DataFrameからデータを集計する

DataFrameを操作して各列の「最大値」、「最小値」、「平均値」、「合計値」を

取得することができます。

最大値

『df[項目名].max()』で最大値を取得できます。

df['売上'].max()

最小値

『df[項目名].min()』で最小値を取得できます。

df['売上'].min()

平均値

『df[項目名].mean()』で平均値を取得できます。

df['売上'].mean()

合計値

『df[項目名].sum()』で合計値を取得できます。

df['売上'].sum()