公開日：2019-08-15
最終更新日：2019-08-26
最終更新日：2019-08-26
np09-0：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．
grade.csv：学生の段階評価（学籍番号id，段階評価raw_grade）
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1 2 3 4 |
>>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> >>> df = pd.read_csv('data/grade.csv', index_col=0) |
pd09-1：データフレームへのカテゴリカルデータの列の追加
dfの'raw_grade'列を基にカテゴリカルデータとして'grade'列を追加しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.astype()メソッドを使う． |
pd09-2：カテゴリカルデータの内容の表示
dfに追加した'grade'列の内容を表示しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | print()関数を使う． |
pd09-3：カテゴリ名の変更
'grade'列のカテゴリ名を変更しよう．ここで，'S'->'秀', 'A'->'優', 'B'->'良', 'C'->'可'とする．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.cat.categories属性を使う． |
pd09-4：カテゴリの順序の変更
'grade'列のカテゴリを'秀', '優', '良', '可', '不可'の順に変更しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.cat.set_categories()メソッドを使う． |
pd09-5：カテゴリの昇順に表示
dfを'grade'の昇順に表示しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.sort_values()メソッドを使う． |
| 2 | byパラメタを指定する． |
pd09-6：カテゴリ別の集計
df内の'grade'別の人数を表示しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.groupby()メソッドを使う． |
| 2 | DataFrameGroupBy.size()メソッドを使う． |