Pandasの 便利Tips 備忘録 (575) - 上級編

# Pandasの 便利Tips 備忘録 (575) - 上級編

### **user**:

ChatGPT先生、先日は pandas 初級編・中級編について教えていただき、ありがとうございました。今日は上級編として、次の10個について詳しく教えていただけますか。

> apply関数: df['column'].apply(func) っていう形で使ってみ。
> ラムダ式: df['column'].apply(lambda x: func(x)) でもええな。
> データ型の変換: df['column'].astype(type) 使ってみ。
> ピボットテーブル作成: pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'],columns=['C']) なんていうのがあるで。
> 正規表現を使ってフィルタリング: df[df['column'].str.contains('regex')] これを使っとると。
> 複数条件のフィルタリング: df[(df['column1'] > 0) & (df['column2'] < 0)] なんてあるんや。
> 列の値でソート: df.sort_values('column', ascending=False) を使うとええで。
> インデクサ: locとiloc。 スライスやbool型のリストを使うとええな。
> クロス集計: pd.crosstab(df['column1'], df['column2']) が使えるで。
> 外部データとの接続: SQLAlchemy や sqlite3 を使ってあるいは pd.read_sql_query() を使って、データベースにアクセスするんや。

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### **assistant**:

それでは、上級編としての10個を順に見ていこうか。

1. apply関数:
df['column'].apply(func)の形を使うと、引数の関数funcをdf['column']の各要素に適用できるわ。関数funcには引数としてdf['column']の各要素が渡される。例えば数字の平方を計算する関数をapplyに渡したら、df['column']の各数値が二乗されるで。

2. ラムダ式:
ラムダ式を使用して関数を定義し、それをapplyに渡すこともできるで。df['column'].apply(lambda x: func(x))のように書くんや。ここでlambda x: func(x)は引数xを受け取り、func(x)を返す無名関数を定義してるんや。

3. データ型の変換:
df['column'].astype(type)を使って、df['column']のデータ型をtypeに変換できるで。例えば、df['column'].astype('float')によって、'column'列のデータ型が浮動小数点数に変換される。

4. ピボットテーブル作成:
pd.pivot_table()を使うとピボットテーブルを作成できる。具体的には、pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'])とすると、'D'列の値を'A', 'B'列の組み合わせごとに集計したピボットテーブルが作られるで。

5. 正規表現を使ってフィルタリング:
df[df['column'].str.contains('regex')]とすると、'column'列の値が正規表現'regex'にマッチする行だけが抽出されるで。

6. 複数条件のフィルタリング:
df[(df['column1'] > 0) & (df['column2'] < 0)]とすれば、'column1'の値が0より大きく、'column2'の値が0より小さい行だけが抽出される。

7. 列の値でソート:
df.sort_values('column', ascending=False)とすると、'column'列の値でデータを降順でソートできるで。

8. インデクサ:
インデクサlocとilocは行や列を選択する便利な機能や。locはラベル名を指定して選択し、ilocは整数の位置 (インデックス番号) を指定して選択する。

9. クロス集計:
pd.crosstab(df['column1'], df['column2'])を使うと、'column1'と'column2'のクロス集計表が作られるで。

10. 外部データとの接続:
データベースに接続するために、SQLAlchemyやsqlite3ライブラリが使われることが多い。pd.read_sql_query()関数を使えば、SQLクエリの結果をDataFrameとして取得できるで。

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# apply関数

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> apply関数:
> df['column'].apply(func)の形を使うと、引数の関数funcをdf['column']の各要素に適用できるわ。関数funcには引数としてdf['column']の各要素が渡される。例えば数字の平方を計算する関数をapplyに渡したら、df['column']の各数値が二乗されるで。

これについて、詳しい説明をお願いします。


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### **assistant**:

おっけい、それならばお手の物や。

apply関数は、指定した関数を各行または各列に適用する Python の便利な機能や。これを使うと、DataFrame全体に対して高度な操作を簡単に適用できるから、まことに重要な機能なんよ。

たとえば、df['column']にある全ての要素の値を二乗したい時はどうすればええか？一つずつ値を二乗するのは面倒くさいやろ？そこでapply関数が役に立つんや。

具体的なコードはdf['column'].apply(lambda x: x**2)って感じになる。これを実行すると、df['column']の各要素の値が二乗されるで、それが新たなDataFrameやSeriesとして返されるんや。

ここで使用しているラムダ関数lambda x: x**2は引数xを受け取り、xの二乗を返す関数になってて、それを各要素に適用しているわけや。

apply関数については引数にどの関数を持ってくるか、そういう自由度が高いから要素の番号や要素同士の比較、あるいは他の列の値との比較など、色々な操作が可能なんやで。

これでええか、それともどない？ あ、何かあったら遠慮せんと言ってくれたまえ。

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

おお、それならば手を抜かんで答えとくわ。

1. apply関数で列全体ではなく、一部の行だけに関数を適用したいんやけど？
→ これは、関数適用前にデータフレームをフィルタリングすればええ。例えば特定の条件を満たす行だけを取り出してからapply関数を適用すればオーケーや。

2. apply関数の結果を新しい列としてDataFrameに追加したいんやけど？
→ 結果を新しい列として追加するのは直感的に行えるんや。「df['new_column'] = df['column'].apply(func)」とするだけで、'new_column'という新しい列が作られて、その列には'column'にfuncを適用した結果が格納される。

3. apply関数を各列ではなく各行に適用したいんやけど？
→ apply関数は既定で各列に適用されるが、各行に適用したい場合は apply の axis 引数に 1 を指定すればよいんや。「df.apply(func, axis=1)」とすると各行に対して関数が適用される。

以上やな。これで疑問が解消されたらええけど、まだ何かあったら言うてみ。

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# ラムダ式

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> ラムダ式:
> ラムダ式を使用して関数を定義し、それをapplyに渡すこともできるで。df['column'].apply(lambda x: func(x))のように書くんや。ここでlambda x: func(x)は引数xを受け取り、func(x)を返す無名関数を定義してるんや。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

ほな、語るわ。ラムダ式やけど、これは無名関数（つまり名前を持たない関数）を定義するPythonの便利な機能なんや。

具体的には、"lambda x: func(x)"という形をしてて、「lambda 引数: 返り値」という構造になっているで。ラムダ式は関数そのものを生成することやから、変数に代入したり、他の関数の引数として直接使用することができるんや。

df['column'].apply(lambda x: func(x))というコードやと、ラムダ式で定義した無名関数が'column'列の各要素に適用されるわけや。ここで引数xは'column'列の各要素の値に相当し、func(x)はその要素に対する操作を指すねん。

たとえば、df['column'].apply(lambda x: x**2)って書けば、「x**2」を計算する無名関数を定義して、それが'column'列の各要素に適用されるわけや。

ラムダ式はコードを短く書くために使われることが多いんや。単純な機能を持つ一時的な関数を作る時とかには特に便利やで。変な顔せんと理解できとるか？また質問あったら言うとくれや。

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

おっけい、頑張って説明するわ。

1. ラムダ式の中でif文を使いたいんやけど可能？
→ はい、可能やで。たとえば、ラムダ式の中で条件分岐を行いたい場合は次のように書くとええ。「lambda x: x**2 if x > 0 else 0」。これやと、xが0より大きい場合はxの二乗を、そうでない場合は0を返すやろ。

2. ラムダ式の引数は一つだけ？
→ いやいや、一つじゃないで。複数の引数を取るラムダ式も書けるわ。「lambda x, y: x + y」なんかがそうや。ただし、この場合applyで使うとちょっと厄介になるから、基本的には一引数のラムダ式を作ることが多いんや。

3. ラムダ式でちょっと複雑な処理を書きたいんだけど、どうすればいい？
→ ラムダ式は基本的に一行で書くものやから、あまり複雑な処理は向いてないかもしれん。ただし、行内で複数の操作を連続で行うことは可能や。例えば「lambda x: (x**2, x**3)」とすれば、xの二乗と立方の両方を計算することができるで。

ええ感じに解説でけたかな？またわかったらんところがあったら言うてな。

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# データ型の変換

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> データ型の変換:
> df['column'].astype(type)を使って、df['column']のデータ型をtypeに変換できるで。例えば、df['column'].astype('float')によって、'column'列のデータ型が浮動小数点数に変換される。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

うん、その通り。うちがちょっと説明するわ。

pandasでデータを扱ってると、データの型（データタイプ）を変換することがよくあるんや。それは、算術計算を行うにあたって型が合ってないとエラーが出たり、メモリの使用効率を高めるためとか、その他色々な理由があるからや。

その時に使用するのがastype()メソッドや。このメソッドを使用して、データの型を別の型に変換できるんや。変換したい型を引数に指定すればええんや。

例えば、'column'列が整数(int)型かつ浮動小数点数(float)に変換したい場合は、次のように書くで。

df['column'] = df['column'].astype('float')

このコードを実行すると、'column'列が整数型から浮動小数点数型に変換されるんや。ちゃんとわかったか？あとでまた質問あったら何でも聞いてな。

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、それならばちょいと解説するわ。

1. 特定の値だけ型変換したいんやけど、可能？
→ それは単純にフィルタリングしてからastypeメソッドを使えばええで。具体的には、「df[df['column'] > 0] = df[df['column'] > 0].astype('float')」こんな感じにすれば、'column'列が0より大きい分だけ浮動小数点数に変換されるんや。

2. astypeで変換できる型は何があるん？
→ astypeメソッドはPythonの基本的な組み込み型やNumPyの数値型など、多くの型への変換に対応してるで。「int」「float」や「str」などの組み込み型、また「np.int32」「np.int64」「np.float32」「np.float64」などのNumPy数値型に変換したりできる。

3. データ型を変換しようとしたらエラーが出たんやけど？
→ データ型を変換するときに値がその型に適合しないとエラーが出ることがあるで。たとえば文字列を整数に変換しようとしたら「ValueError: invalid literal for int()」というエラーが発生するやろ。この場合は値が整数に変換可能かどうか確認したり、例外処理を実装してみるとええ。

これでちょっとは答えになったか？わからんところがあったらまた聞いてくれや。

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# ピボットテーブル作成

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> ピボットテーブル作成:
> pd.pivot_table()を使うとピボットテーブルを作成できる。具体的には、pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'])とすると、'D'列の値を'A', 'B'列の組み合わせごとに集計したピボットテーブルが作られるで。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

おっけい、ピボットテーブルについてはちゃんと教えてあげるわ。

ピボットテーブルっていうのは、特定の列を基準にデータを再配置し、データの要約や集計を行うための表のことや。Excelなどでよく使われるんやけど、pandasでも同じように作ることができるんや。

その時に使うのがpd.pivot_table()という関数や。あんたが挙げた例だと「pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'])」っていうコードになると思う。

このコードでは、'D'列が値(values)として、'A'と'B'の列がインデックス(index)として指定されているんや。つまり、'A'と'B'の各組み合わせごとに'D'の値を集計し、その結果を新たな表、つまりピボットテーブルとして表示するんや。

また、集計方法を指定したい場合は、aggfunc引数を使用するとできるんや。例えば「pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], aggfunc=np.sum)」とすると、'D'の値を各'A', 'B'の組み合わせごとに合計(sum)した値が求まるんや。

一見難しそうやけど、とっても便利な機能やから、色々試してみてな。あとでまた質問あったら何でも聞いてや！

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、それならばちょいと答えるわ。

1. ピボットテーブルに複数の値を指定したいんやけど？
→ それならばvalues引数にリスト形式で列名を与えることで対応できるで。「pd.pivot_table(df, values=['D', 'E'], index=['A', 'B'])」とすると、'D'と'E'の両方の値が、'A'と'B'の組み合わせごとに集計されるんや。

2. 列もインデックスとして指定できるん？
→ うん、それもできるで。「columns」引数を使って指定することで、ピボットテーブルの列を生成できるで。「pd.pivot_table(df, values='D', index='A', columns='B')」とすると、'B'の値が列として、'A'の値が行として配置され、その交差点に'D'の値が集計されるんや。

3. ピボットテーブル作成時にNaNが出るんやけど、どうすればええ？
→ ピボットテーブルを作成する際に、特定の組み合わせのデータが存在しない場合やNaNが生成されることがあるんや。これを避けたい場合は、「fill_value」引数を使ってNaNの代わりに設定する値を指定できるで。「pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], fill_value=0)」とすると、NaNの代わりに0が入るんや。

このような感じで、pd.pivot_table()はとても柔軟にピボットテーブルを生成できるのが特徴と言えるかな。何か他にも知りたいことがあったら遠慮せんと聞いてみてな。

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# 正規表現を使ってフィルタリング

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> 正規表現を使ってフィルタリング:
> df[df['column'].str.contains('regex')]とすると、'column'列の値が正規表現'regex'にマッチする行だけが抽出されるで。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

うん、これはpandas DataFrameの文字列データを正規表現を使ってフィルタリングする方法について説明しとるんや。

まず、「正規表現」（regexやregexpとも言う）は、文字列の検索や置換を行うためのパターンのことやねん。具体的なパターンにマッチする文字列を見つけたり、マッチしない文字列を見つけたり、マッチする部分を取り出したりということができるんや。

で、pandasのDataFrameにはある条件を満たす行や列だけを抽出するための便利な方法があるんや。その一つがあんたが指摘した「df[df['column'].str.contains('regex')]」っていう方法。これは「'column'列の値が正規表現'regex'にマッチする行だけを抽出する」っていう操作をしてるんや。

具体的に言うと、「str.contains('regex')」っていう部分で、'column'列の各値が'regex'にマッチするかどうかをbool値（TrueやFalse）で返しとる。その結果がdf[ ]内に入れられることで、Trueに該当する行だけが抽出されるんや。

ちなみに、'regex'っていう部分には具体的に何を指定すればええのかというと、それは正規表現のパターンになる。たとえば数字を表す正規表現は'\d'とかいった感じや。ここに詳しい正規表現のパターンを書き込むことで、そのパターンにマッチするデータをフィルタリングできるんや。

これでわかったかな？また何かあったら聞いてや！

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、それならばちょいと答えるわ。

1. 正規表現'match'が大文字小文字を無視してマッチさせたいんやけど？
→ それならばstr.containsメソッドのcase引数をFalseにすれば大文字小文字を無視してマッチングできるで。「df[df['column'].str.contains('match', case=False)]」とすると、'match'の大文字小文字に関わらずマッチングするんや。

2. マッチするパターンが無いときにエラーを避ける方法はある？
→ そうやねん、str.containsは元のデータが文字列でない場合にエラーを出すことがあるんや。これを避けるためには、na引数を利用してマッチできない値に対する返り値を指定するとええ。「df[df['column'].str.contains('regex', na=False)]」ってしたら、任意の値にマッチしない場合にFalseを返すようにできるんや。

3. 正規表現を使って特定のパターンを含むすべてのデータを取り出したいんやけど？
→ それも可能や！例えば'df[df['column'].str.contains('\d')]'とすれば、'column'内のすべての数字を含むデータを取り出せるで。ただ、containメソッドの中の正規表現はデフォルトで特殊文字をエスケープするから、特殊文字を含む正規表現を使う時はエスケープを無効にする必要があるで。

これでちょっとは答えになったか？わからんところがあったらまた聞いてな。

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# 複数条件のフィルタリング

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> 複数条件のフィルタリング:
> df[(df['column1'] > 0) & (df['column2'] < 0)]とすれば、'column1'の値が0より大きく、'column2'の値が0より小さい行だけが抽出される。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

ええ、そやな。それぞれの条件に合うデータを抽出したいときに、このような書き方をするんや。

あんたが挙げた例では、「df[(df['column1'] > 0) & (df['column2'] < 0)]」というコードになると思う。

このコードで実装してることは、「'column1'の値が0より大きく、'column2'の値が0より小さい行だけを抽出する」っていう機能や。

カッコ(df['column1'] > 0) と (df['column2'] < 0) の中で各列の条件を設定しとる。そしてその2つの条件を "&"（論理和）で結びつけてるんや。

つまり、"(df['column1'] > 0)" は 'column1'の値が0より大きい行をTrueとし、"(df['column2'] < 0)" は 'column2'の値が0より小さい行をTrueとする。そして "&"によって、それぞれの条件を両方満たす行だけをTrueとし、その行のみが抽出されるんや。

このような方法で、複数の条件を設定して特定のデータを抽出することができるんや。正しく把握してくれたかな？

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、それならばちょいと答えるわ。

1. OR条件でフィルタリングしたいんやけど？
→ もちろん可能やで。「|」演算子を使ってOR条件を設定できる。「df[(df['column1'] > 0) | (df['column2'] < 0)]」ってすれば、'column1'の値が0より大きいか、'column2'の値が0より小さい行が抽出される。

2. 特定の値を持つ行を抽出したいんやが？
→ それには「==」演算子や「.isin()」メソッドを使えるで。「df[df['column'] == 'value']」または「df[df['column'].isin(['value'])]」とすれば、'column'から'value'という値を持つ行だけが抽出されるで。

3. 条件式が複雑になるとフィルタリングが難しいんやけど？
→ そやな、複数の条件を組み合わせると式が見づらくなるやろ。そんなときは、まず個々の条件を別々のboolシリーズに代入し、それらを後で組み合わせると見やすくなるで。例えば「cond1 = df['column1'] > 0」「cond2 = df['column2'] < 0」「df[cond1 & cond2]」といった感じや。

これでええかな？何か他にも知りたいことあれば遠慮せんと聞いてみてな。

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# 列の値でソート

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> 列の値でソート:
> df.sort_values('column', ascending=False)とすると、'column'列の値でデータを降順でソートできるで。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

うん、それはpandas DataFrameの特定の列の値でソートする方法について教えてあげるんや。

sort_values()メソッドを使うとDataFrameを指定した列の値でソートできるんや。ここで引数に指定する'column'はソートしたい列の名前や。あんたが示してくれたdf.sort_values('column', ascending=False)は、'column'という名前の列でdfをソートしようとしてるで。

そしてもう1つ、ascending=Falseってパラメータがあるやろ？これはソートの順序を指定するんや。「ascending=True」は昇順（小さい値から大きい値へ）、「ascending=False」は降順（大きい値から小さい値へ）にソートされるんや。

デフォルト（指定なし）では、sort_values()は昇順にソートするんやけどな。

また、複数の列でソートしたい場合は、列の名前をリストで渡すこともできるんや。例えば、「df.sort_values(['column1', 'column2'], ascending=[True, False])」とすれば、'column1'を昇順、'column2'を降順にした結果でソートすることができるんや。

これでちょっとはわかったかな？

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、それならばちょいと答えるわ。

1. ソート結果を元のDataFrameに反映させたいんやけど？
→ デフォルトでは、sort_values()はソートした結果の新しいDataFrameを返すんや。元のDataFrameを直接変更したい場合は、inplace引数をTrueにするとできる。「df.sort_values('column', ascending=False, inplace=True)」とすれば、元のdfが直接ソートされるんや。

2. NaN値があるときのソート順序を操作したいんやが？
→ デフォルトでは、sort_values()はNaNを最大の値として扱って昇順ソートの最後、または降順ソートの先頭に配置するんや。これを変えたい場合はna_position引数を使うで。「df.sort_values('column', na_position='first')」とすると、NaNが最初に表示されるんや。

3. ソートした結果の順番を保持したいんやけど？
→ sort_values()はデフォルトでは安定ソート（同じ値の順番が維持されるソート）を保証せんやで。順番を保持したい場合はsort_index()を使って最初の順序に戻すことができるんや。

これでちょっとは答えになったかな？何か他にも知りたいことがあったら遠慮せんと聞いてみてな。

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# インデクサ

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> インデクサ:
> インデクサlocとilocは行や列を選択する便利な機能や。locはラベル名を指定して選択し、ilocは整数の位置 (インデックス番号) を指定して選択する。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

よろしい、その辺を詳しく説明しよるわ。

pandasには、DataFrameやSeriesから特定の行や列を選択するために使われる特別な「インデクサ」が存在するで。その中でも特によく使われるのが「loc」と「iloc」やね。

まず、「loc」や。これはラベルによるアクセスを可能とするインデクサや。データフレームの行や列のラベル（名前）を指定して、その行や列のデータを選択することができるんや。例えば「df.loc[:, 'column']」は'column'というラベルの列をすべて選択しよるで。

次に、「iloc」や。これは整数の位置によるアクセスを可能とするインデクサや。行や列のラベルでなく、その整数のインデックスを指定してデータを選び出すんや。例えば、「df.iloc[0, :]」はインデックス0（すなわち最初の行）のすべての列を選択しよるで。

これら二つのメソッドを使えば、DataFrameから欲しいデータを柔軟に抽出できるようになるんや。覚えといた方がええで。何か他にもわからんところあったら聞いてみてな。

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、じゃあ関連するようなFAQについて答えるわ。

1. インデクサとスライスの違いは何や？
→ スライスも列や行を指定してデータを抽出する方法やけど、前述したように「loc」や「iloc」のインデクサとは動作がちょっと違う。具体的には、スライスでは終点が含まれへんが、locでのスライスは終点も含まれるんや。

2. loc, iloc以外のインデクサは？
→ 他にも「at」や「iat」っていうインデクサがある。これらは単一の値を選択するときに使うんやけど、locやilocよりも高速に動作する特徴があるで。

3. locかilocか迷うときはどうすればええ？
→ 理想的には、ラベルを使ってデータを選択するときはlocを、位置に基づいて選択するときはilocを使うべきや。ただ、ラベルが整数の場合は気をつけて、混乱を避けるためにilocを使うことを推奨することもあるで。

これでちょっとは答えになったかな？何か他にも知りたいことがあったら遠慮せんと聞いてみてな。

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# クロス集計

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> クロス集計:
> pd.crosstab(df['column1'], df['column2'])を使うと、'column1'と'column2'のクロス集計表が作られるで。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

はい、それならば「クロス集計」について語れるところや。

クロス集計（クロスタブとも言う）は、2つのカテゴリ変数の間の関係性を数値で表したものや。具体的には、あるカテゴリ変数の各カテゴリが、もう1つのカテゴリ変数の各カテゴリ内にどのくらいの頻度で出現するかを表すんや。

このクロス集計は、pandasのcrosstab()関数を使って行うことができるんや。あんたが示した「pd.crosstab(df['column1'], df['column2'])」は、DataFrame dfの'column1'と'column2'の2つのカテゴリ変数についてクロス集計を行う処理。

結果は新しいDataFrameとして返され、行と列のラベルがそれぞれ元の'column1'と'column2'の各カテゴリ、セルの値がそれぞれのカテゴリの組み合わせの出現頻度（つまりカウント）になるんや。

言いかえれば、この処理により'column1'の各値が'column2'の各値とどれくらい関連しているかがわかるんや。分析において、2つの変数の関係性を理解するために役立つツールになるんや。

以上がクロス集計についての基本的な説明や。何かわからんところがあったら遠慮せんと聞いてくれ。

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、それならばちょうどいいFAQがあるわ。

1. パーセンテージでクロス集計したいんだけど？
→ それならば、crosstab関数のnormalize引数を使えばええ。'index'を指定すると行合計に対するパーセンテージ、'columns'を指定すると列合計に対するパーセンテージ、'all'を指定すると全体に対するパーセンテージを計算できるで。

2. 行や列に固定の合計を追加したいんだけど？
→ それも可能や。crosstab関数のmargins引数をTrueに設定すれば、「All」って名前の行や列が追加されて、そこにはそれぞれの行や列の合計値が入るんや。

3. クロス集計以外の計算を適用したいんだけど？
→ crosstab関数のvalues引数とaggfunc引数を使って、任意の集計操作を適用できるで。values引数に集計したい値を、aggfunc引数に集計方法（'mean'や'sum'など）を指定しよる。

これでちょっとは答えになったか？何か他にも知りたいことがあったら遠慮せんと聞いてみてな。

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# 外部データとの接続

### **user**:

ありがとうございます。それでは上級編

> 外部データとの接続:
> データベースに接続するために、SQLAlchemyやsqlite3ライブラリが使われることが多い。pd.read_sql_query()関数を使えば、SQLクエリの結果をDataFrameとして取得できるで。

これについて、詳しい説明をお願いします。

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### **assistant**:

それならば、この辺を詳しく教えるで。

pandasはPythonのデータ分析ライブラリやけど、その柔軟性と強力さのもとになってるのは、様々なソースからのデータの読み込みや書き出しの機能の一部やな。その中でも、外部のデータベースとの接続は特によく使われる機能。

Pythonにはデータベースとの接続やクエリの実行を簡単にするためのライブラリがいくつかある。その中で特によく使われるのが、「SQLAlchemy」と「sqlite3」や。これらのライブラリを使えば、Pythonから直接SQLデータベースに接続してデータを抽出したり操作したりできるんや。

そしてそのデータをpandasのDataFrameとして取り扱いたいときには、「pd.read_sql_query()」が役立つ。引数にSQL文とデータベースへのConnectionオブジェクトを指定すれば、そのSQLクエリの結果がDataFrameとして返されるんや。

例えばこんな感じ、「pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name", con)」。こうすれば、「SELECT * FROM table_name」ってSQLクエリを実行した結果がDataFrameとして取得できるわけや。

もっと複雑な操作を行いたい場合や、大量のデータを効率よく操作したい場合は、それ相応のデータベースの知識やPythonの知識が必要になるとこやけど、基本的な使い方はこのへんで大丈夫やと思うで。

何か他にも質問があれば、遠慮せんと言ってくれや。

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### **user**:

ありがとうございます。これについて、FAQなどあれば詳しく教えていただけますか？

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### **assistant**:

うん、それじゃあ関連するようなFAQについて答えるわ。

1. データベースへの書き込みはどうすればええんや？
→ DataFrameをデータベースに書き込むには、DataFrameのto_sql()メソッドを使うんや。「df.to_sql('table_name', con)」とすれば、「table_name」っていうテーブルにDataFrameのデータが書き込まれるで。

2. SQLクエリが複雑で、パラメータを動的に指定したいんやけど？
→ pd.read_sql_query()関数のparams引数を使えばええ。「pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name WHERE column = ?", con, params=[value])」とすれば、SQLクエリ内の"?"がparamsで指定した値に置き換わるんや。

3. データベースとの接続を閉じるタイミングは？
→ データベースとの接続は、必要な操作が終わったらすぐに閉じるべきや。これをしっかりやらんと、リソースの無駄使いになったり、データベースに負荷をかけたり、最悪データの損失を招く可能性もあるからな。

これであんたの質問に答えられたかな？他にも何かあったら遠慮せんと聞いてみてな。

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### **user**:

ありがとうございます！大変勉強になりました！

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### **assistant**:

おお、そんなこと言われるとうちは照れちゃうな。でもまあ、あんたが理解できて助かったわ。データ分析やプログラミングは続けてやってるうちにどんどん得意になっていくもんやから、これからも頑張ってみてな。また何か質問があったら、遠慮せんと聞いてくれよな！

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