9.4 データのクリーニング df.born_in.describe() count 1052 unique 40 top freq 910 Name: born_in, dtype: object 9.4.1 混合した型の検出 #applyはseriesのメソッドでseriesの要素にtype関数を適用させている set(df.born_in.apply(type)) {str} 9.4.2 …

9.3 インデックスとpandasのデータ選択 #列のカラム名 print(df.columns) #列数 print(len(df.columns)) Index(['born_in', 'category', 'country', 'date_of_birth', 'date_of_death', 'gender', 'link', 'name', 'place_of_birth', 'place_of_death', 'tex…

import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) 9.2データの調査 def reload_data(name='nobel_winners_dirty.json'): df = pd.read_json(open('data/' + name)) return df df = reload_data() df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 1052 entries, 0 to 1051 </class>…

8.7 パネル df1 = pd.DataFrame({'foo':[1,2,3],'bar':['a','b','c']}) df2 = pd.DataFrame({'baz':[7,8,9,11],'qux':['p','q','r','t']}) print(df1);print(df2) bar foo 0 a 1 1 b 2 2 c 3 baz qux 0 7 p 1 8 q 2 9 r 3 11 t pn = pd.Panel({'item1':df1,'…