grouped_MaxResponse_f.groups.keys() -> dict_keys([0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 3.5, 1.5, 4.5, 2.5]) grouped_MaxResponse_f.groups.values() -> #列の値をもとに演算を施し、その演算結果を列として追加する->applyを用いる AAFremoved["p_peak_appeared_repaired"] = AAFremoved["p_remark"].apply(lambda data: isinstance(data, str)) | AAFremoved["p_peak_appeared"] AAFremoved["Max Response (%)"] = AAFremoved["p_max"].apply(lambda F: F if F>0 else 0) #ピボットテーブル data.pivot_table() #クロス集計 data.crosstab() #縦に連結 pd.concat([A,B]) A.append(B) #横に連結 pd.concat([A, B], axis=1) pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True) A.join(B) #結合 pd.merge(left, right, on='key', how="outer") #一般化線形モデル df = pd.read_csv(filename)
