pandasにて列や行の絶対値を計算(変換)し、ソート(sort)をかける方法【絶対値の最大値の変換(計算)】

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Jupyter notebook(Python3)を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。

例えば。Pythonのpandas機能にて数値データを絶対値に変換したり、その上でソートをかけたり、最大値を表示させるためにはどのように処理するといいのでしょうか。

ここではこのPanda(python)を用いて列や行の絶対値を計算する方法や、ソートをかけたり、絶対値の最大値を求める方法について確認していきます。

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Pandasにて絶対値に変換する方法【列】

まずはpandasにて以下のデータに対して、絶対値に変換するための処理を行っていきます。

ここで絶対値を求めていくには、pandasのabs関数を使うといいです。サンプルコードは以下の通りです(データすべてに対しての絶対値に変換しています)。

import os
os.chdir(“C:\\sample”)
import pandas as pd
df = pd.read_csv(“sample12.csv”,encoding=”SHIFT_JIS”)
df.abs()

なお、特定列を指定したいのであれば、

df[“x”].abs()

と指定していきましょう。

Pandas(python)にて絶対値の最大値を計算する方法

続いて、pandasにて絶対値に変換した後に、その絶対値の最大値を計算したいケースもあるでしょう。

このような場合では、最後にmax関数を使っていきます。

import os
os.chdir(“C:\\sample”)
import pandas as pd
df = pd.read_csv(“sample12.csv”,encoding=”SHIFT_JIS”)
df = df[“x”].abs()
df.max()

Pandas(Python)にて絶対値に変換後にソートをかける方法

今度は別の以下のようなcsvを元にし、絶対値に変換した後に昇順に外をかけてみましょう。

続いて、すべのdataframe(データフレーム)の数値を絶対値に変更した後に、xの絶対値の数値を昇順にソート(並び替え)ていきます。

単純に、absで絶対値を計算した後に、x列の数値に対してsort_values内の引数にascending=True を入れることでソートが実行されます。

import os
os.chdir(“C:\\sample”)
import pandas as pd
df = pd.read_csv(“sample12.csv”,encoding=”SHIFT_JIS”)
df = df.abs()
df.sort_values(“x”,ascending=True)

まとめ pandasにて列の絶対値を計算(変換)し、ソート(sort)をかける方法【絶対値の最大値の変換(計算)】

ここではPanda(python)を用いて列方向の絶対値を計算する方法や、ソートをかけたり、絶対値の最大値を求める方法について解説しました。

・基本的に絶対値への変換はabs関数を使うといい

・絶対値の最大値を計算するときは、absで処理後にmax関数を活用する

・数値の絶対値でソートする際には、absで処理後にsort_valuesでソートする

といいです。

Pandas(python)での処理方法に慣れ、データ解析をより効率よく行っていきましょう。

 

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