Pythonデータ分析の前処理でよく使うメソッド（PandasのDataFrameのデータ確認やデータ置換する用）

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 頭の3行を表示
df.head(3) 

# 最後の4行を表示
df.tail(4) 

# 2,4,6行目を表示
df.loc[[1,3,5]] 

# 4~9行目を表示
df.loc[3:8, :] 

# 条件を指定して合致する行のみを表示する
df[df['currency'] == 'USD'] # currencyカラムがUSDの行のみ抽出して表示。
df[df['cost'] > 30000] # costカラムが30000より大きい行のみ抽出して表示。
df[df['point'].isnull()] # pointカラムがブランクの行のみ抽出して表示。

# 指定したカラムを表示。
df[['カラム名']]
df.loc[:, ['カラム名']]
df.iloc[:, [2]] # 3列目のカラムを表示

# 指定した複数カラムを表示。
df[['カラム名','カラム名']]
df.iloc[:, [2,4]] # 3,5列目のカラムを表示
df.iloc[:, 2:5] # 3~5列目のカラムを表示

# 指定したカラムを表示、出力はSeries型
df['カラム名']
df.iloc[:, 2] # 3列目のカラムを表示

# DataFrame型で指定のセルを表示
df.loc[[3], ['カラム名']] # 4行目の指定したカラム列のみ表示
df.iloc[[2], [1]] # 3行目の2列目のみ表示

# 指定のセルの値のみ出力
df.loc[3, 'カラム名'] # 4行目の指定したカラム列のみ表示
df.loc[3]['カラム名'] # 4行目の指定したカラム列のみ表示
df.at[3, 'カラム名'] # 4行目の指定したカラム列のみ表示
df.iloc[2,1] # 3行目の2列目のみ表示
df.iat[2,1] # 3行目の2列目のみ表示

# 4行目と6行目のデータの指定したカラム列のみ表示
df.loc[[3,5], ['カラム名','カラム名']] 

# 4~6行目のデータのの指定したカラム列のみ表示
df.loc[3:5, ['カラム名','カラム名']] 

# 3行目と4行目のデータの、2列目と3列目のカラム列のみ表示
df.iloc[[2,3], [1,2]]  

# 3~5行目の2~4列目のカラム列のみ表示
df.iloc[2:5,1:4] 

# DataFrameの行数と列数を出力
df.shape 

# 各カラムのデータ数（Null出ないデータ数）とデータタイプを出力
df.info() 

# 各カラムのデータ数、平均、標準偏差、最小、最大、四分位を出力
df.describe() 

# 指定したカラムがカテゴリデータの場合、カテゴリ別データ数の棒グラフを描画できる
sns.countplot('カラム名',data = df) 

# 指定したカラムが連続データの場合、ヒストグラムを描画できる。binsオプションで棒の数を指定できる。
sns.distplot(df['カラム名'], kde = False, bins = 10)

# 指定したカラムが連続データの場合、散布図を描画できる。
sns.stripplot(df['カラム名']) 

# 4行目のデータが削除される
df.drop(3) 

# 4,6,8行目のデータが削除される
df.drop([3,5,7]) 

# どれか一つのカラムでもブランクがあれば、その行が削除される
df.dropna() 

# 全カラムがブランクとなっている行が削除される
df.dropna(how='all') 

# 指定したカラムがブランクの行が削除される
df.dropna(subset=['カラム名']) 

# 指定したカラムのいずれか1つでもブランクの行が削除される
df.dropna(subset=['カラム名', 'カラム名']) 

# 指定したカラムが削除される
df.drop('カラム名', axis=1) 

# 指定した複数カラムが削除される
df.drop(['カラム名','カラム名'], axis=1) 

df.rename(columns={'変更前カラム名1': '変更後カラム名1', '変更前カラム名2': '変更後カラム名2'})

# すべてのブランクに0を投入する
df.fillna(0) 

# 指定したカラムのブランクに0を投入する
df['カラム名'].fillna(0) 

# ブランクに投入する値をカラムごとに指定する
df.fillna({'カラム名': 0, 'カラム名': 100, 'カラム名': 'BLANK'}) 

# ブランクセルの一つ上のセルの値をブランクに投入する
df.fillna(method='ffill') 

# ブランクセルの一つ下のセルの値をブランクに投入する
df.fillna(method='bfill') 

# BLANKという文字列を0に変更する
df.replace('BLANK', 0) 

# MaleをMに、BLANKという文字列を0に変更する
df.replace({'Male': 'M', 'BLANK': 0}) 
df.replace(['Male', 'BLANK'], ['M', 0]) 

# BLANKという文字列と、無しという文字列を0に変更する
df.replace(['BLANK', '無し'], 0) 

# 指定したカラムでのみBLANKという文字列を0に変更する
df.replace({'カラム名': {'BLANK': 0}}) 

# カラム別に変換を定義する
df.replace({'カラム名': {'BLANK': 0, '無し': 0}, 'カラム名': {'Male': 'M'}}) 

# 以下の実行してもdfは変化しない
df.drop([3,5,7])
df.replace('BLANK', 0)
df.fillna(0)

# 以下を実行するとdfは変化する
df = df.drop([3,5,7])
df = df.replace('BLANK', 0)
df = df.fillna(0)
df.drop([3,5,7], inplace=True)
df.replace('BLANK', 0, inplace=True)
df.fillna(0, inplace=True)