pandas

Data

データ操作

概要 pandas

Pandasは、データ操作と分析のための頼りになる Python ライブラリです。 Series と DataFrame という 2 つの主要なデータ構造が導入されており、表形式データの読み込み、変換、フィルター、グループ化、マージ、エクスポートが簡単になります。 CSV ファイルのクリーニング、集計の実行、機械学習モデル用のデータの準備など、Pandasを使用するとタスクが大幅に簡素化されます。

PyRunでPandasを実行するには、セットアップは必要ありません。このライブラリはPyodideWebAssemblyディストリビューションにプリコンパイルされており、コードで使用するときに自動的にインポートされます。Pandasスクリプトを貼り付け、「実行」をクリックすると、出力が即座に表示されます。すべてブラウザーのタブ内で行うことができ、依存関係を管理する必要はありません。

コードと実行の出力

表形式データのフィルタリング、グループ化、および集計。

Pandas DataFrameエディターで実行

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana'],
    'Age': [24, 27, 22, 32],
    'Score': [85, 92, 78, 95],
    'City': ['NYC', 'London', 'Berlin', 'Tokyo'],
}

df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n")
print(df)

print("\nAverage Score:", df['Score'].mean())
print("\nTop scorers (>80):")
print(df[df['Score'] > 80][['Name', 'Score']])

print("\nGrouped by City mean score:")
print(df.groupby('City')['Score'].mean())