公開日：2019-08-15
最終更新日：2019-08-26
最終更新日：2019-08-26
pd06-0：準備
以下のデータをdataディレクトリに配置したうえで，次のコードを実行しよう．
interleague.csv：2019年度プロ野球交流戦勝敗表（球団記号team，リーグleague，地区region，試合数games，勝利wins，敗北losses，引分draws）
|
1 2 3 4 |
>>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> >>> df = pd.read_csv('data/interleague.csv', index_col=0) |
pd06-1：全データの列ごとの合計
全チームの'games', 'wins', 'losses', 'draws'の合計を算出しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.sum()メソッドを使う． |
pd06-2：グループ別の合計(1)
リーグ別（'セ', 'パ'）の'games', 'wins', 'losses', 'draws'の合計を算出しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.groupby()メソッドを使う． |
| 2 | DataFrameGroupBy.sum()メソッドを使う． |
pd06-3：グループ別の最大値
各リーグの最大勝利数を取得しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.groupby()メソッドを使う． |
| 2 | DataFrameGroupBy.max()メソッドを使う． |
pd06-4：グループ別の最小値
各リーグの最小勝利数を取得しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.groupby()メソッドを使う． |
| 2 | DataFrameGroupBy.min()メソッドを使う． |
pd06-5：グループ別の合計(2)
地域別（'東', '西'）の'games', 'wins', 'losses', 'draws'の合計を算出しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.groupby()メソッドを使う． |
| 2 | DataFrameGroupBy.sum()メソッドを使う． |
pd06-6：階層グループ別の合計
リーグかつ地域別（'セ'-'東', 'セ'-'西', 'パ'-'東', 'パ'-'西'）の'games', 'wins', 'losses', 'draws'の合計を算出しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.groupby()メソッドを使う． |
| 2 | DataFrameGroupBy.sum()メソッドを使う． |