ソート 指定列で、ソートする。 a2 = {'ID':['11','12','13' ] ,'birth':[1980,1973,1970 ] ,'type1':['a','b','c' ]} frame2 = DataFrame( a2) #frame2 a3 = frame2.sort_values(by='birth' ) print(a3 ) 結果： ID birth type1 2 13 1970 c 1 12 1973 b 0 …

merge() dataFrame マージ 結合用のデータを準備しておきます。 # a1 = {'ID':['11','12','13' ] ,'city':['Tokyo','Osaka','Kyoto' ] ,'num1':[ 101 ,102,103 ] } frame1 = DataFrame(a1 ) print(frame1 ) a2 = {'ID':['11','12','13' ] ,'birth':[1980,198…

作成 a1 = {'ID':['11','12','13' ] ,'city':['Tokyo','Osaka','Kyoto' ] ,'num1':[ 101 ,102,103 ] } frame1 = DataFrame(a1 ) print(frame1 ) 結果： ID city num1 0 11 Tokyo 101 1 12 Osaka 102 2 13 Kyoto 103 T 置き換え、行列の転置が可能です。 a2= …

必要な import import numpy as np import numpy.random as random import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 配列の作成 # Series a1 = pd.Series([5,6,7,8,9]) print(a1) a1 = pd.Series(np.arange(5, 10 ,dtype='f')) print(a1 ) 結果：…

numpy の行列の作成 、操作のの説明となります。 reshape() 行列の作成作成 #行列の作成 a1 = np.arange(9).reshape(3,3) print(a1 ) 結果： [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] ３×３の行列が、出力されます。 行の取り出し。 ０行目 a1[0, :] < 結果: >|python| ar…

numpy のrandom 等 で乱数操作のの説明となります。 関連のページ: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html numpyモジュールのimport import numpy as np import numpy.random as random randn() seed指定で毎回同じ乱数が出る ra…