pandasでDataFrameを使う方法

研究でニューラルネットワークを使って教師あり機械学習を行っています。
今まで頑なにpandasを使わずに手で結果をまとめてました。
試しにpandasを使ってみたところ、便利すぎて驚愕しpandas依存症になったので今回は簡単に使い方を解説します。
Pythonを使っている方必見です。

pandasでDataFrameを使う方法

いきなりからソースを載せちゃいます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'C1': [0, 1, 2],
                    'C2': [2, 3, 4],
                    'C3': [4, 5, 6]},index=["A1","A2","A3"])
print(df)

こんな感じで入力すると出力は以下のようになります。

    C1  C2  C3
A1   0   2   4
A2   1   3   5
A3   2   4   6

下のような感じだと同じようだけど違う出力になります。

import pandas as pd
import numpy as np

a = np.array(([0,1,2],
              [2,3,4],
              [4,5,6]),dtype=np.int32)
df = pd.DataFrame(a,
                  columns=["C1","C2","C3"],
                  index=["A1","A2","A3"])
print(df)

出力は以下。

    C1  C2  C3
A1   0   1   2
A2   2   3   4
A3   4   5   6

2個目のやつのが直観的にわかると思います。
使い方は上記のような感じですね。
詳しく解説します。

df = pd.DataFrame(value,
                  columns=["C1","C2","C3"],
                  index=["A1","A2","A3"])

この部分の columns は列の名前, index は行の名前です。
columnsもindexも、手で名前を入力するときは上記のようにリストとして書きます。
リストを直接代入するときは、

hoge = [1,2,3]
index=[hoge]

みたいな感じで書きます。

また、上記のような場合、valueとcolumsやindexそれぞれの次元が一致していないとエラーになります。
基本pandasのエラーは次元不一致です。

pandasのDataFrame書き出しと読み出し

df.to_csv("hoge.csv") #書き込み
hoge = pd.read_csv("hoge.csv") #読み込み

ていう感じで書き込み、読みこみできます。

また、

df.to_csv("hoge.csv",mode="a",header=False,index=False)

ていう感じでオプションもあります。
mode="a"で追記です。デフォルトは "w"で上書きです。
headerやindexはデフォルトでTrueになっていて、Falseにすると列名と行名を非表示で書き込めます。

まとめ

今回はものすごく簡単にpandasの使い方をまとめました。
自分の備忘録も兼ねています。笑
ニューラルネットで交差検証している方は、pandasを使うとデータの処理が圧倒的に楽になります。
是非使ってみてくださいね。