Pandas の列：派生、リネーム、および操作 | データサイエンスチュートリアル

はじめに

この実験では、Pandas の列を操作する方法を学びます。既存の列から新しい列を作成する方法、列に対して数学的および論理演算を適用する方法、列ラベルをリネームする方法、および apply メソッドを使用して列ごとに演算を実行する方法を検討します。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使用して練習します。

場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題が発生した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。そうすると、迅速に問題を解決します。

これは Guided Lab です。学習と実践を支援するためのステップバイステップの指示を提供します。各ステップを完了し、実践的な経験を積むために、指示に注意深く従ってください。過去のデータによると、この初級レベルの実験の完了率は 98%です。学習者から 100% の好評価を得ています。

Pandas をインポートしてデータを読み込む

まず、pandas ライブラリをインポートし、CSV ファイルから空気質データを読み込みます。

## Import pandas library
import pandas as pd

## Load air quality data
air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True)

新しい列を作成する

「station_london」列に換算係数を掛けることで、新しい列「london_mg_per_cubic」を作成します。

## Create new column by multiplying "station_london" by conversion factor
air_quality["london_mg_per_cubic"] = air_quality["station_london"] * 1.882

2 つの列の値の比率を確認する

次に、「station_paris」と「station_antwerp」の列の値の比率を確認し、その結果を新しい列に保存します。

## Create new column by dividing "station_paris" by "station_antwerp"
air_quality["ratio_paris_antwerp"] = air_quality["station_paris"] / air_quality["station_antwerp"]

列ラベルをリネームする

OpenAQ が使用する測定所識別子に一致するように、列ラベルをリネームします。

## Rename column labels
air_quality_renamed = air_quality.rename(
    columns={
        "station_antwerp": "BETR801",
        "station_paris": "FR04014",
        "station_london": "London Westminster",
    }
)

列ラベルを小文字に変換する

最後に、関数を使って列ラベルを小文字に変換します。

## Convert column labels to lowercase
air_quality_renamed = air_quality_renamed.rename(columns=str.lower)

まとめ

この実験では、既存の列から新しい列を作成し、列に対して数学的および論理的演算を行い、列ラベルをリネームし、列ラベルを小文字に変換する方法を学びました。これらのスキルを使えば、pandas でデータをより効果的に操作および変換できます。

Pandas の列の操作