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include="all"
DataFrameの全カラムの統計情報を出力したい場合に「df.describe」メソッドに指定する引数
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数値データのカラム
DataFrameの統計情報を確認する為に「df.describe」メソッドを引数なしで実行した場合に出力される内容
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datetime_is_numeric=True
DataFrameの統計情報を出力する際に、日付カラムも合わせて出力したい場合に「df.describe」メソッドに指定する引数
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df.sort_values(by='納品期限')
図のDataFrameがあった時、「納品期限」を昇順でソートしたい場合の関数と引数。
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ascending=False
DataFrameを降順でソートしたい場合に指定する引数
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by=['納品期限', '金額']
図のDataFrameがあった時、「納品期限」と「金額」の列を昇順でソートしたい場合の引数。
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by=['納品期限', '金額'], ascending=[True, False]
図のDataFrameがあった時、「納品期限」列は昇順で、「金額」列は降順でソートしたい場合の引数。
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df.query
DataFrameでSQLのような条件指定でデータを絞り込む際に使用する関数。
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df.query('種別 == "スポット"') ※文字は「"」で囲む
図のDataFrameがあった時、種別がスポットという条件でデータを絞り込みたい場合の関数と引数
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&
DataFrameのデータ絞り込みで使用する「query」メソッドで、複数条件「かつ」の指定をする際に使用される記号。
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|
DataFrameのデータ絞り込みで使用する「query」メソッドで、複数条件「または」の指定をする際に使用される記号。
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df.query('責任者.str.startswith("田中"), engine='python')
図のDataFrameがあった時、責任者の名字が"田中"のデータを集計したい場合に使用する関数と引数。
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df.query('責任者.str.contains("開発"), engine='python')
図のDataFrameがあった時、案件名に"開発"が含まれているデータを集計したい場合に使用する関数と引数。
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df.groupby('種別').sum()
図のDataFrameがあった時、種別毎に数値の合計を集計する際に使用する関数。
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ピボットテーブル
2つの観点で表データを集計したもの。例えば、売上金額を商品と年月の2つの軸で集計。
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pd.pivot_table(df, index="責任者", columns="種別", values="金額", aggfunc='sum')
図のDataFrameがあった時、行に責任者、列に種別、値に合計金額を表示するピボットテーブルを作成したい場合に使用する関数と引数。
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plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'
游ゴシック: 'Yu Gothic' MSゴシック: 'MS Gothic'
matplotlibライブラリで表示するグラフに日本語フォント(例:'Meiryo')を指定したい場合に使用する定義。
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kind='line'
pandasで折れ線グラフを作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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kind='bar'
pandasで縦棒グラフを作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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kind='barh' ※bar + horizontal(水平)
pandasで横棒グラフを作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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kind='hist'
pandasでヒストグラムを作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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kind='box'
pandasで箱ひげ図を作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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kind='area'
pandasで面グラフを作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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kind='pie'
pandasで円グラフを作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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kind='scatter'
pandasで散布図を作成したい場合にplotメソッドの引数(kind)に指定する値。
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plt.savefig
pandasでグラフを画像として保存する際に使用する関数
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dpi ※この値が大きいほど解像度が良くなる
pandasでグラフを画像として保存する際に解像度を指定したい場合に使用する引数
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bbox_inches='tight'
pandasでグラフを画像として保存する際にグラフの大きさに合わせて画像の大きさを自動調整する際に使用する引数
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df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='sales', index=True)
図のDataFrameを、シート名「sales」、年度/四半期情報がある状態でExcelに出力したい場合に使用する関数と引数
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df.to_csv('output.csv', index=False)
図のDataFrameを、年度/四半期情報がない状態でcsvに出力したい場合に使用する関数と引数
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df.to_csv('output.csv', encoding='ansi')
図のDataFrameを、windows上で文字化けしないようにcsv出力する際の引数
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pd.concat([df1, df2, df3])
複数のDataFrameを行方向に追加したい場合の関数と引数。
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pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
複数のDataFrameを列方向に追加したい場合の関数と引数。
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df1.merge(df2, on='商品ID')
図のDataFrameを、"商品ID"で内部結合したい場合に使用する関数と引数
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df1.merge(df2, how='left', on='商品ID')
図のDataFrameを、"商品ID"で左外部結合したい場合に使用する関数と引数
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df1.merge(df2, how='right', on='商品ID')
図のDataFrameを、"商品ID"で右外部結合したい場合に使用する関数と引数
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サーバ名、ポート番号、ログインID(メールアドレス)、パスワード
メール送信サーバにログインする際に必要な情報4つ。
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smtplib
メール送信サーバに接続、メッセージを送信する際に使用するPythonライブラリ
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email
メッセージを作成する際に使用するPythonライブラリ
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MIMEタイプ(マイムタイプ) ※メインタイプ/サブタイプで構成
メインタイプ: ファイルの種類、サブタイプ: 拡張子に対応した値
メール等でファイルの連携をコンピューター間で行う際に定義するファイル情報(ファイル形式/拡張子)。
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mimetypes
MIMEタイプを扱う際に使用するPythonライブラリ。
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書籍：「Python自動化仕事術」