‫さて､ pandasがどのようなものであるか､ 少し概要を説明しました｡
‫デコードを開始しよう
‫そこで､ まず､ ターミナルまたはコマンドプロンプトを読み込みます｡
‫このようなワークフローを何度か繰り返しましたが､ 新しいコンセプトが生まれるたびに､
‫このワークフローを繰り返して､ 確実に定着させていくつもりです｡
‫練習に練習を重ねているところです｡
‫そのため､ pandasを使用するワークスペースであるJupyter Notebooksにアクセスしようとすると､ ベース環境にいる間にこのコードを実行することになります｡
‫うまくいくわけがない｡
‫そこで､ せっかく作った環境を活性化させる必要があります｡
‫だから､ 自分のリストに進むと､ これで自分の環境が表示されるんです｡
‫そして私の場合､ 最初に作成したこのサンプルプロジェクトフォルダに行きたいと思います｡ この環境には､ マッププロット､ lib､ pandas､
‫Jupyter､ NumPyなどのツールがすべて揃っているからです｡ で､ ここではJupyterとpandasを使うことにフォーカスしています｡
‫そこで､ それを起動するために､ Condor activateと入力することになります｡
‫そうすると､ これをここにコピーして､ そこに置くことができる｡
‫でも､ コマンドラインでコマンドを打ち出す練習をするのは､ こういうことを打ち出すことに習熟し､
‫慣れたいからです｡
‫EMLがsample project slash envを呼び出したので､ エンターキーを押します｡
‫これで､ この環境がアクティブになり､ ベースからこの環境がアクティブになったことがわかります｡
‫では､ 今Jupyterのノートブックを読み込むと｡
‫Jupyter Notebookと入力することによって｡
‫ブラウザが開くんです｡
‫美しい｡
‫今､ 私はホームディレクトリにいるので､ 私のデスクトップ､ そして私のコースのサンプルプロジェクトを調べる必要があります｡
‫そこにいるのは､ 私たちです｡
‫これで､ Jupyterダッシュボード内のサンプルプロジェクトフォルダに入りました｡
‫さて､ これは前回､ 前々回のセッションで作ったプロジェクトで､ Example Notebookを作成したものです｡
‫そこで､ パンダの探索を始めるために､ New Python 3 notebookを使用します｡
‫これに名前を付けます｡
‫パンダ入門と呼ぶことにします｡
‫これでよしとしよう｡
‫ヒット
‫入る｡
‫で､ そもそもpandasですが､ まずはPDとしてpandasをインポートします｡
‫もう何度か見たことがありますが､ このPDという略称は､ PANDASの略称に過ぎません｡
‫パンダを打ち続ける手間を省くことができるのです｡
‫そこで､ シフトとエンターキーを押します｡
‫そしてこれは､ Python 3を実行しているので､ Pythonに伝えるだけです｡
‫おい､ Python､ pandasのツールを取ってきてくれ､ 使いたいんだ｡
‫さて､ pandasについて最初に知っておくべきことは､ 2つの主要なデータ型があることです｡
‫その小さなハナシを書いているのです｡
‫これはコメントで､ エンターキーを押します｡
‫最初に見ていくのは､ シリーズです｡
‫だから､ シリーズイコールPDシリーズになるんです｡
‫そして､ これから紹介するスタイルは､ まずコンセプトを見てから議論する､ というものであることを覚えておいてください｡
‫疑問があれば､ コードを実行することを忘れないでください｡
‫ここでシリーズを作ると､ PDシリーズというコマンドはpythonのリストを受け取ります｡
‫だから､ いくつかのカーブランドを入れているんだ｡
‫だから､ 本当はこのクルマをブランドと呼んでもいいのですが､ ここではシリーズとしておきます｡
‫シフトとエンターキーを押して､ Jupyter Notebookでシリーズを表示しましょう｡ シリーズと入力して､ シフトとエンターキーを押してください｡
‫これで､ 一次元の情報列のようになりました｡
‫そして､ それがシリーズを知る上での大きなポイントになります｡
‫だから､ シリーズイコール一次元なんです｡
‫では､ 1つのコラム､ もう1つのコラムを作る練習をしましょう｡
‫エスケープを押して､ 新しいセルを作成します｡
‫では､ こちらはどうでしょう｡
‫色もやります｡
‫カラーはPDノートシリーズと同等です｡
‫読みに行きます｡
‫青と白で行こう｡
‫素晴らしい｡
‫この下に色を付けると､ 美しく表示されます｡
‫それで今､ 21dシリーズ､ 一次元になったんです｡
‫ちなみにD1台というと､ 車のブランドの1台と色違いの1台です｡
‫では次に､ シリーズとデータフレームの違いです｡
‫データフレームは2次元であり､ データフレームはより一般的なカラムである｡
‫データフレームにはカラムがあるので､ カラムと言っているのです｡
‫データフレームはシリーズよりも一般的なものです｡
‫では､ データフレームを作成してみましょう｡
‫これを車データと呼ぶことにする｡
‫車のデータがPDデータフレームに相当するのかもしれません｡
‫そして､ データフレームは､ Pythonの辞書を使うので､ 少し違います｡
‫だから､ 車を作りに行くんです｡
‫そして､ データフレームの美しいところは､ 系列からデータフレームを作ることができることです｡
‫だから､ ここでシリーズ化したのです｡
‫だから､ 車種､ これがキーで､ これが値で､ カラーにするんです｡
‫そして､ 私たちのカラーズシリーズをあげます｡
‫では､ ここから下はカードデータです｡
‫美しい｡
‫これが最初のデータフレームです｡
‫さて､ これはとてもエキサイティングなことでしょう？
‫なぜなら､ 私はデータフレームが大好きで､ 初めてデータフレームが作られるのを見始めると､ とても美しいからです｡
‫さて､ ここでデータフレームを一から作るのはちょっと面倒です｡
‫つまり､ 通常は何らかの系列からデータフレームを作成するのではなく､ データをインポートすることになります｡
‫そこで､ この下にインポートデータと入力します｡
‫そして､ 今度はどこでデータを取得するのか？
‫例えば､ 車のデータが欲しいとします｡
‫それはどこにあるのだろう？
‫さて､ この美しく作成された既成のスプレッドシートにアクセスすると､ ところで､ 私たちが取り組んでいることに関するすべてのリソースは､
‫リソースセクションにあります｡
‫これは車の売り上げというスプレッドシートであることがわかります｡
‫さて､ これをpandasのデータフレームに取り込むにはどうしたらいいと思いますか？
‫そうなんです｡
‫答えがわからないということは､ まだ経験したことがないのです｡
‫でも､ これがパンダの凄さなんですよね｡
‫構造化されたデータは､ スプレッドシートか何かで､ 何でもいいんでしょう？
‫これは車の販売です｡
‫しかし､ トランザクションや患者の記録など､ そのようなものを持つことができます｡
‫しかし､ 表計算ソフトでデータを操作するのではなく､ コード､ 特にPANDASコードを使い始めたいのです｡
‫だから､ まずはインポートしなければならないのです｡
‫さて､ 今回の自動車販売データです｡
‫その方法とは､ 輸出することです｡
‫ここに小さなダウンロードタブがあり､ カンマ区切り値ドットcsvにすることができます｡
‫さて､ これは非常に一般的なデータストレージのファイルタイプです｡
‫そして､ PANDASはそれと見事に連動しています｡
‫では､ このスプレッドシートのデータをカンマ区切り値でエクスポートするとしたら､ そうしてみましょう｡
‫それは､ ここで節約することになる｡
‫さて､ すでにcarsales csvとしてサンプルプロジェクトフォルダにインポートしてあるので､ これをpandasでどのようにインポートするか見てみましょう｡
‫つまり､ car sales equals PD read csvで､ ファイル名を文字列で入力するのです｡
‫だから車販csv｡
‫さて､ pandasやJupyterノートブック全般の素晴らしいところは､ 実はタブのオートコンプリートが使えることです｡
‫そこで､ タブを押すのです｡
‫これでよしとしよう｡
‫そのために､ いくつかのオプションを用意しています｡
‫だから､ ミッシングデータのほうはいらない｡
‫それは今後の動画で見ていただくとして､ それをクリックしてみましょう｡
‫ほら､ carsales csvだ｡
‫つまり､ PDを搭載したpandasがこのCSVファイルを読み込んでcarsalesに保存するので､ シフトエンターを押してくださいということです｡
‫では､ そのデータフレームを見てみましょう｡
‫美しい｡
‫これで､ ここにあるのと全く同じ情報であることがわかりますね｡
‫pandasのデータフレームで｡
‫さて､ このデータの素晴らしいところは､ pandasのデータフレームに入っているので､ pandasが提供するすべての関数を利用して､
‫このデータの表示や変更を操作することができることです｡
‫わかりました｡
‫このデータフレームがどのような構造になっているか､ 簡単に俯瞰してみましょう｡ 場所によって参照するものが異なるからです｡
‫それでは､ このスライドをご覧ください｡
‫データフレームの解剖学
‫そこで､ 分解してみます｡
‫左側はインデックスの欄です｡
‫さて､ Pythonのリストのようなpandasのデータフレームは0から始まります｡
‫つまり､ データフレームに5つの行があったとしても､ 4つまでしか上がらないのです｡
‫ゼロから始まることを忘れないでください｡
‫さて､ ここが一列目です｡
‫つまり､ インデックスを含むここにあるすべての値を行と呼びます｡
‫そして､ ここにあるのは列で､ 行はAccess zero､ 列はAxis equals oneと呼ばれるものです｡
‫もし今後､ pandasの関数でaxisという小さなパラメータがある場合､ axis equals zeroと表示されれば､
‫それは行を意味します｡
‫さて､ 軸が1に等しいと言うことは､ 列を意味します｡
‫最初はこれで混乱したんですよ｡
‫行か列かだけ教えてくれ､ という感じでした｡
‫しかし､ 一部の関数では､ 軸ゼロまたは軸イコール1を使用します｡
‫さて､ ここにある個々の値はデータです｡
‫さまざまな種類のデータを持つことができます｡
‫また､ 太字の見出しは列の名前です｡
‫以上が､ PANDASのデータフレームについて知っておくべき主なことです｡
‫スクリーンショットを撮ったりしてください｡
‫資料編にも掲載される予定です｡
‫しかし､ もしこの辺りで私が違う用語を使うのを耳にしたら､ いつでもデータフレームの構造を見れば､
‫何が話題になっているのか分かるでしょう｡
‫では､ ノートに戻ってみましょう｡
‫データフレームをインポートしたら､ ここでいくつか変更を加えてからエクスポートするとよいでしょう｡
‫では､ どのようにするのか見てみましょう｡
‫データフレームをエクスポートする｡
‫もちろん､ まだ何も変更していませんが､ とにかくエクスポートしてみましょう｡
‫その例を見るには｡
‫データフレームをエクスポートするために､ データフレームの変数car sales dotをCSVに取り込みます｡
‫そのため､ インポートするにはCSVを読み込む必要がありました｡
‫では､ この関数car sales to CSVを呼び出して､ 呼び出したい文字列名､ import
‫exported car sales CSVを渡します｡
‫あとは､ エクセルファイルに書き出すのであれば､ エクセルに車販をすることも可能でした｡
‫しかし､ 私たちはCSVという普遍的なデータ型しか扱わないので､ お使いのコンピュータにExcelがない場合でも､
‫ほとんどどこでも実行することができます｡
‫CSVにエクスポートすることにします｡
‫つまり､ シフトとエンターキーを押せば
‫どうなるんだろう？
‫ここでもう一度､ 上に戻ってみましょう｡
‫ここを見てみると､ 数秒前に車の販売台数をcsvでエクスポートしています｡
‫美しい｡
‫PDがcsvの車の売上を読み取ることを実証するために､ 新しい変数exported車の売上を作成したい場合は､ その車の売上をエクスポートするために移動したいので｡
‫今やっていることは､ このファイルを再インポートしてどのように見えるかを確認し､ それをエクスポートすることです｡
‫車の販売では､ こちらも修正します｡
‫Shiftキーを押しながらEnterキーを押す｡
‫美しい｡
‫それをまたインポートするのですが､ ここに名前のないカラムがあるんです｡
‫さて､ これは2つのCSVが行うちょっとしたトリックで､ ここにはインデックス・カラムがあります｡
‫インデックスを入れないと､ イコール偽になると思います｡
‫これを入れないと､ インデックスをカラムとして書き出すことになる｡
‫では､ 行ってみるとどうなるか｡
‫Indexはfalseに等しい｡
‫今度は､ 私たちが
‫ファイルを再エクスポートしただけです｡
‫そして､ それを再インポートするのです｡
‫これでよしとしよう｡
‫インポートされるとインデックスがつくんです｡
‫つまり､ index equals falseという小さなパラメータは､ このデータフレームをエクスポートして､ そこに数字を投げることを心配しないでください｡
‫でも､ 今はこれで十分だと思います｡
‫ここまで見てきたように､ PANDASには大きく分けて2つのデータ型がある｡
‫系列は1次元のカラムである｡
‫つまり､ ここには1つの列しかありません｡ DataFrameは､ 2列または2次元である､ はるかに一般的なタイプです｡
‫すみません｡
‫行と列があるわけですが､ pandasにデータを取り込むには､ CSVファイルのようなものを読み込むのが一般的です｡
‫そして､ これに変更を加えたり､ 何らかの操作を加えると､ CSVファイルとしてエクスポートすることができます｡
‫わかりました｡
‫次の動画でお会いしましょう｡