初級向け：Pandasで使う頻繁コード集

import pandas as pd
#データ読み込み
df = pd.read_csv('保管フォルダパス/ファイル名')
#例）df = pd.read_csv('./sample.csv')

#先頭から表示個数を指定
df.head(表示個数)
#例）df.head(3)

#末尾から表示個数を指定
df.tail(表示個数)
#例）df.tail(10)

#必要なカラム名を記載して、全体を[]で挟むことで抽出
df = ["カラム名1","カラム名2","カラム名3","カラム名4","カラム名5"]
df[
["カラム名1","カラム名2","カラム名5",]
]

#タイプを確認
df.dtypes
#サイズを確認
df.shape
#列名を確認
df.columns

#df.iloc[行番号,列番号]
df.iloc[4:10,2:6]

#df.loc[5:10,'開始カラム名':'終了カラム名']
df.loc[5:10,'A13:'A6']

#条件を作成
df['カラム名'] == '抽出キーワード'
#例 df['nationality'] == 'Japan'

#絞った条件をdf[]でかこむとデータフレームにできる
df[df['nationality'] == 'Japan']

#queryメソッド
df.query('条件')
#例　）df.query('nationality == "Japan"')

#「isinメソッド」を使ってカラムにキーワードが存在するか確認
df[df['カラム名'].isin(['キーワード'])]
#例）df[df['nationality'].isin(["Japan"])]

#複数条件の　場合
(df['カラム名1'] == "キーワード1")&(df['カラム名2'] == "キーワード2")
#例)(df['age'] > 20) & (df['area'] == "大阪")

#uniqueメソッドはシリーズ（1次元の型）のみで利用できる
df['id'].unique()

df.drop_duplicates(subset='重複を除きたいカラム名')
#例）df.drop_duplicates(subset='nationality')

#全てを変える場合はカラム名を全て記載して、.columnsを指定する
df.columns = [
'カラムA',
'カラムB',
'カラムC']

#一部を変更したい場合はrenemeメソッドを使う
df.rename(columns={
'対象のカラム名':'新しいカラム名'
})

#ascendingは昇降順を変える
sort_valuesメソッド（'カラム名',ascending=False）
#例）df.sort_values('最高気温',ascending=False)

#ダミーにしたカラムのみを表示
pd.get_dummies(df[カラム名])　
#例）pd.get_dummies(df_people['nationality'])

#全体にダミーにしたカラムを表示
pd.get_dummies(df,columns=[カラム名])　
#例）pd.get_dummies(df_people,columns=['nationality'])

#欠損値の確認
df.isnull()

#個数確認
df.isnull().sum()

#欠損値の置き換え
df.fillna(置き換える値)

df.dropna(axis=1)
#引数：axis=0ならば横方向削除

df[カラム名].value_counts()
#例）df['Class'].value_counts()

df.groupby('グループにするカラム名')

#使い方
#例）df.groupby('column1').mean()

#平均値
df.mean()
#中央値
df.median()
#標準偏差
df.std()
#最大値
df.max()
#最小値
df.min()
#各カラムで代表的な統計値を一覧表で表示
df.describe()

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot(x='横軸にしたいカラム名',y=['グラフ化したいカラム名1','グラフ化したいカラム名2'],legend=False)

#df[表示したい範囲]　を入れるとグラフ範囲が絞れる
#50件分でグラフ化
#例）df[:50].plot(x='横軸にしたいカラム名',y=['グラフ化したいカラム名1','グラフ化したいカラム名2'],legend=False

df.corr()

#0〜1：正の相関（1が最も強い）
#-1〜0：負の相関（-1が最も強い）

#みたいカラムだけを抽出
df[['相関を見たいカラム1,相関を見たいカラム2,相関を見たいカラム3,']].corr()
#例）df[['平均気温','降水量の合計','日照時間']].corr()

df.to_csv('出力ファイル名',index=False)
#例）df.to_csv('export.csv',index=False)