Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

5.4

 まとめ

179

す。次の例を見てみましょう。

In [263]: data = pd.DataFrame({'Qu1': [1, 3, 4, 3, 4],

.....: 'Qu2': [2, 3, 1, 2, 3],

.....: 'Qu3': [1, 5, 2, 4, 4]})

In [264]: data

Out[264]:

Qu1 Qu2 Qu3

0 1 2 1

1 3 3 5

2 4 1 2

3 3 2 4

4 4 3 4

pandas.value_counts

メソッドをデータフレームの

apply

メソッドに適用すると次のようになります。

In [265]: result = data.apply(pd.value_counts).fillna(0)

In [266]: result

Out[266]:

Qu1 Qu2 Qu3

1 1.0 1.0 1.0

2 0.0 2.0 1.0

3 2.0 2.0 0.0

4 2.0 0.0 2.0

5 0.0 0.0 1.0

ここでは、結果の行ラベルは、列に存在するすべての値の一意なものになっています。そして、デー

タフレームの値は、各ラベルの値が列に出現した回数になっています。

5.4

 まとめ

次の章では、

pandas

を使ってデータを読み書きするツールについて説明します。そしてその後、

pandas

を使ったデータのクリーニング、ラングリング、分析、可視化のツールについて掘り下げてい

きます。