解析に必要なデータを取り出す Python

SBPだけのデータフレームを作成する

データの入ったデータフレーム(dfA)と空のデータフレーム(dfB)を作り、dfAからSBPの列データを取り出してdfBに追加

import pandas as pd
dfA = pd.read_csv(“test.csv”, index_col=0)

dfB = pd.DataFrame()  #空のデータフレームを作る
dfB[“SBP”] = dfA[“SBP”]  #データフレーム[“新列名”]=列データ とすることで列データを追加できる
dfB

0行目だけのデータフレームを作成する

データの入ったデータフレーム(dfA)と空のデータフレーム(dfB)を作り、dfAから0行目の行データを取り出してdfBに追加

import pandas as pd
dfA = pd.read_csv(“test.csv”, index_col=0)

dfB = pd.DataFrame()
dfB = dfB.append(dfA.iloc[0])
  #行データを追加する→データフレーム=データフレーム.append(行データ)
  #append:(末尾に)追加する
dfB

SBPの列データを削除

axis=1は軸の方向を表し、列を削除するという意味になる

dfA = pd.read_csv(“test.csv”, index_col=0)
dfA = dfA.drop(“国語”, axis=1)
  #国語の列データを削除する
  #データフレーム.drop(“列名”,axis=1)
  #axis=1:行に沿った処理と意味する(??わからない??)
dfA

4行目の行データを削除

dfA = pd.read_csv(“test.csv”, index_col=0)
dfA = dfA.drop(dfA.index[3])
  #index[3]の行データを削除(4行目を削除する)
  #データフレーム.drop(“行名”)
dfA

条件に合うデータを抽出(条件にあうのはTrue、合わないものはFalse)

import pandas as pd
dfA = pd.read_csv(“test.csv”, index_col=0)
dfA[“SBP”] > 140
  #データフレーム[“列名”]=値
  #データフレーム[“列名”]>値
  #データフレーム[“列名”]<値
dfB = dfA[dfA[“SBP”] > 140]
#国語が80より大きいという条件を満たすdfAのデータを抽出してdfBに挿入する
dfB

「かつ」は&、「または」は|で指定する

dfB = dfA[(dfA[“SBP”] > 140)&(dfA[“DBP”]>90)]
dfB

dfB = dfA[(dfA[“SBP”] > 140)|(dfA[“DBP”]>90)]
dfB

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