白旗製作所

Pythonの基本操作

忘備録的に書いておきます。
ちょっと雑多すぎるので、今度整理します。

環境:Anaconda + Spyder (Python3.4)
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np

【数列をつくる】
In [52]: np.arange(3)
Out[52]: array([0, 1, 2])

In [53]: np.arange(10,100,9)
Out[55]: array([10, 19, 28, 37, 46, 55, 64, 73, 82, 91])

In [65]: [x for x in range(10,100,9)]
Out[95]: [10, 19, 28, 37, 46, 55, 64, 73, 82, 91]

In [100]: np.ones(4)
Out[100]: array([ 1., 1., 1., 1.])

In [101]: np.ones([3,4])
Out[101]:
array([[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.]])

【乱数行列の生成】
In [63]: np.random.rand(3,3)*3
Out[63]:
array([[ 2.1996651 , 0.29671819, 2.15422178],
[ 0.28882665, 0.61283333, 0.38610587],
[ 2.64869479, 1.76624717, 2.03628832]])

【配列の長さ】
len()で求められる。size()に相当するものは無い様なので、
len(a[0])とかするしか無い。

In [74]: b = np.random.rand(3,5)
In [75]: len(b[0])
Out[75]: 5
In [76]: len(b)
Out[76]: 3

【平均・標準偏差・相関係数】
np.average(data)
np.std(data)
data.corr()

【重回帰分析】
予測したいデータをyに、説明変数をxに入れる。
interceptをTrueにすると切片ありで予測する。

model = pd.ols(x=xdata, y=ydata, intercept=True)
print(model) #結果表示
print(model.y_fitted) #説明変数から予測したデータ

【エクセルファイルの読み込み】
book = 'sample.xlsx'
sheet = 'sheet1'
xlsx = pd.ExcelFile(book)
data = xlsx.parse(sheet)

【csvファイルの読み込み】
filename = 'sample.csv'
data = pd.read_csv(filename, skiprows=0, encoding='SHIFT-JIS')

【csvファイルへの書き込み】
data.to_csv(filename)

●pandas.DataFrame関係
【列名を一部変更】
data.columns.values[2]='名前'

【NaNの行を削除】
nonandata = data.dropna()

【Pandas DataFrameの行インデックスと列名の取得】
index = data.index
columns = data.columns

【インデックスの振り直し】
data.reset_index(drop=True)

【インデックスの重複を排除】
In [116]: data
Out[116]:
0 1 2 3
0 1 1 1 1
1 1 1 1 1
2 1 1 1 1
0 0 0 0 0

In [119]: data[~data.index.duplicated()]
Out[119]:
0 1 2 3
0 1 1 1 1
1 1 1 1 1
2 1 1 1 1

【インデックスでソート】
In [127]: data
Out[127]:
0 1 2 3
0 1 1 1 1
2 1 1 1 1
3 1 1 1 1
1 0 0 0 0

In [128]: data.sort_index()
Out[128]:
0 1 2 3
0 1 1 1 1
1 0 0 0 0
2 1 1 1 1
3 1 1 1 1

【行列の転置】
data2 = data.T


【行・列を指定した参照】
In [105]: sample['data1'] #列名を指定
Out[105]: 50
In [106]: sample[['data1','data2']] #列名を複数指定する場合はlistを代入
Out[106]: 50
In [107]: sample.ix[1,2]
Out[107]: 50

【条件指定した参照】
data.query('data1==42')


data['column1'!=10]
data[data['data1']==42]]


【行列の連結】
pd.concat()で行います。
axis=1をつけると左右方向、付けないと上下方向です。
In [106]: base = pd.DataFrame(np.ones([3,4]) )

In [107]: right = pd.DataFrame(np.zeros([3,2]))

In [108]: bottom = pd.DataFrame(np.zeros([1,4]))

In [109]: pd.concat([base, bottom])
Out[109]:
0 1 2 3
0 1 1 1 1
1 1 1 1 1
2 1 1 1 1
0 0 0 0 0

In [110]: pd.concat([base, right], axis=1)
Out[110]:
0 1 2 3 0 1
0 1 1 1 1 0 0
1 1 1 1 1 0 0
2 1 1 1 1 0 0

【データが含まれているか調べる】
#文字列が含まれているか
data.str. contains('test')
#数字が含まれているか
1 in data.values

●時系列関係
【文字列と時刻(datetime)の相互変換】
In [132]: import datetime
In [134]: today = datetime.datetime.strptime('2015/11/02 10:11:12','%Y/%m/%d %H:%M:%S')
In [134]: today = pd.to_datetime('2015/11/02 10:11:12', format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')
In [135]: today.strftime('%Y-%m-%d %H%M%S')
Out[135]: '2015-11-02 101112'

【時刻列の作成】
date_range()関数を用います。freqは日:D, 時間:H, 分:T, 秒:S, などが使えます。
In [182]: pd.date_range('2014-12-02 14:00:00',periods=17,freq='10S')

In [183]: Out[182]:
DatetimeIndex(['2014-12-02 14:00:00', '2014-12-02 14:00:10',
'2014-12-02 14:00:20', '2014-12-02 14:00:30',
'2014-12-02 14:00:40', '2014-12-02 14:00:50',
'2014-12-02 14:01:00', '2014-12-02 14:01:10',
'2014-12-02 14:01:20', '2014-12-02 14:01:30',
'2014-12-02 14:01:40', '2014-12-02 14:01:50',
'2014-12-02 14:02:00', '2014-12-02 14:02:10',
'2014-12-02 14:02:20', '2014-12-02 14:02:30',
'2014-12-02 14:02:40'],
dtype='datetime64[ns]', freq='10S', tz=None)


【時刻の加減算】
In [142]: today
Out[142]: datetime.datetime(2015, 11, 2, 10, 11, 12)

In [140]: delta = datetime.timedelta(days=365, seconds=22, minutes=4, hours=1, weeks=0)
In [141]: today-delta
Out[141]: datetime.datetime(2014, 11, 2, 9, 6, 50)


In [151]: today
Out[151]: datetime.datetime(2015, 11, 2, 10, 11, 12)
In [152]: today+pd.DateOffset(year=2015, month=9, day=8)
Out[152]: Timestamp('2015-09-08 10:11:12')

【リサンプル】
#データ抽出
data.resample('5s', how='mean')
data.resample('10T', how='sum')
#データ補完
data2=data.resample('1s' ,fill_method='ffill')
#時系列でない場合の補完
data.apply(pd.Series.interpolate)

【移動平均】
rolling_mean()関数で行います。windowパラメータが移動の窓サイズです。
data = pd.rolling_mean(data, window=31)

【時刻を指定したデータの抽出】
In [166]: data
Out[166]:
data1 data2
2014-12-02 14:00:00 56 5
2014-12-02 14:00:10 50 11
2014-12-02 14:00:13 47 14
2014-12-02 14:00:14 46 15
2014-12-02 14:00:18 42 19
2014-12-02 14:00:23 37 24
2014-12-02 14:00:27 33 28
2014-12-02 14:00:30 30 31
2014-12-02 14:00:36 24 37
2014-12-02 14:00:37 23 38
2014-12-02 14:00:41 19 42
2014-12-02 14:00:46 14 47
2014-12-02 14:00:49 11 50
2014-12-02 14:00:53 7 54
2014-12-02 14:00:58 2 59
2014-12-02 23:59:59 1 60
2014-12-03 14:52:29 0 100

In [167]: temp = data[data.index>=pd.to_datetime('2014-12-02 14:00:14')] #14時0分14秒以降を抽出
In [168]: newdata = temp[temp.index<=pd.to_datetime('2014-12-02 14:00:46')] #14時0分46秒以前を抽出

In [169]: newdata
Out[169]:
data1 data2
2014-12-02 14:00:14 46 15
2014-12-02 14:00:18 42 19
2014-12-02 14:00:23 37 24
2014-12-02 14:00:27 33 28
2014-12-02 14:00:30 30 31
2014-12-02 14:00:36 24 37
2014-12-02 14:00:37 23 38
2014-12-02 14:00:41 19 42
2014-12-02 14:00:46 14 47


●グラフ描画
import matplotlib.pyplot as plt

【データ描画】
plt.plot()でデータ描画する。デフォルトは折れ線グラフで、'o'などで線やマーカーの仕様を指定する。
figsizeはグラフサイズで、デフォルトは(6,4)くらい。

fig=plt.figure(figsize=(10,4))
fig.subplots_adjust(bottom=0.3) #グラフの下部を上に上げる
ax=fig.add_subplot(111) #1×1の範囲のうち1つ目にグラフ描画するの意
plt.plot(data, 'o' )
plt.grid(True)
plt.ylabel('length[m]') #縦軸の名前
plt.ylim([15,45]) #縦軸の上下限指定
plt.xtics(np.arrange(10), horizonallabel, rotation=90) #横軸の補助線位置とラベル指定。rotationでラベルを回転する
plt.yticks(np.arrange(-10,10,1)) #縦軸の補助線の位置とラベル指定
plt.show()

エラーバーグラフはplt.errorbar()
plt.errorbar(horizonalaxis, average, yerr=standard, fmt='o')

凡例はlegend()でつける。locを指定することで位置を変更できる。
plt.legend(loc='upper right')
もしどうしても凡例が邪魔な場合、以下のようにして凡例を図の外に追いやることも出来る。
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.3,1))
#凡例の消し方がわからん。
 誰かおしえてください。

デフォルトのフォントだとグラフの文字に日本語が使えないので
IPAexフォントを落としてきてインストールし以下を実行する。
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.family']='IPAexGothic'


【グラフ保存】
savefig()関数で保存する。拡張子によって保存形式を判定。
texとかで埋め込む時に使用するepsでも保存可能。
ベクターデータであるemfも保存できるが、
Microsoft Officeで読み込むと文字が消えたりする。
pngでdpiを上げて保存し後で解像度落とすのが使い勝手が良い。

plt.savefig('sample.png', dpi=300)


●フォルダやファイル操作
import shutil
import os

【フォルダの中身の一覧表示】
folder = '\\test\\'
files = os.listdir(folder)

【ファイル・フォルダの削除】
os.remove(folder+files[0])

【ファイルコピー】
folder2 = '\\test2\\'
shutil.copyfile(folder+files[1], folder2+files[1])

【拡張子】
splitextで拡張子とそれ以外を分ける。
In [201]: os.path.splitext(filename)[1]
Out[201]: '.csv'
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  1. 2015/11/03(火) 02:05:34|
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