Pandas データフレームの表示，形，次元数の確認（Python, pandas を使用）

この資料の URL: https://www.kkaneko.jp/data/od/shape.html

【サイト内の関連ページ】

関連の用語集: https://www.kkaneko.jp/db/man.html

1. Google Colab へのリンク

このページの内容は，Google Colaboratory でも実行できる．

そのために，次の URL で，Google Colaboratory のノートブックを準備している．

次のリンクをクリックすると，Google Colaboratory のノートブックが開く．そして，Google アカウントでログインすると，Google Colaboratory のノートブック内のコードを実行することができる．Google Colaboratory のノートブックは書き換えて使うこともできる．このとき，書き換え後のものを，各自の Google ドライブ内に保存することもできる．

https://colab.research.google.com/drive/12kH4Dcu501SffT60TjbnwUQA752hlyuD?usp=sharing

2. 前準備

Python の準備

Python プログラムを動かすために， Windows では「python」， Ubuntu では「python3」などのコマンドを使う．

あるいは，開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，Spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である．

あるいは，オンラインで動くGoogle Colaboratory のノートブックの利用も，場合によっては便利である．

Google Colaboratory のノートブックを使うか，自分のパソコンで Python を動かすなどがありえる．

Google Colaboratory のノートブックを使う場合: 必要に応じて，下の「(1)」を参考に準備する．
自分のパソコンで Python を動かす場合: 必要に応じて，下の「(2)」を参考に準備する．

(1) （Google Colaboratory を使う場合）Google Colaboratory のノートブックの準備

Google Colaboratory のノートブックを新規作成を行う．

Google Colaboratory のWebページを開く
https://colab.research.google.com

Google Colab はオンラインの Python 開発環境．使用するには Google アカウントが必要
「ファイル」で、「ノートブックを新規作成」を選ぶ
Google アカウントでのログインが求められたときはログインする

(2) （自分のパソコンで Python を動かす場合）Python の準備

Python のインストール: 別ページで説明している．，pip と setuptools の更新，Python 開発環境

Windows での Python のインストール: 別ページで説明している．，pip と setuptools の更新: 別ページで説明している．（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）
Ubuntu の場合:
システム Python を使うことができる（システム Python を使う場合，Python のインストールは行わない）
システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．
```
sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
```
Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の URL: http://www.python.org/

【Python, pip の使い方】

Python, pip は，次のコマンドで起動できる．

Windows: python, python -m pip (または py -3.9, py -3.9 -m pip のようにバージョン指定）
Ubuntu: python3, sudo pip3
但し，「sudo pip3」でパッケージをインストールする前に，「apt-cache search ＜キーワード＞」で Ubuntu パッケージを検索し，Ubuntu パッケージが見つかった場合にはそちらを apt でインストール．

【Python 開発環境のインストール】

Windows:
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストールは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．
```
python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
```
詳しくは，: 別ページで説明している．
Ubuntu
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストール: : 別ページで説明している．

Python の numpy, pandas, seaborn, matplotlib, scikit-learn のインストール

Windows の場合

コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．

python -m pip install -U pip setuptools numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn scikit-learn-intelex

Ubuntu の場合

端末で，次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-numpy python3-pandas python3-seaborn python3-matplotlib python3-sklearn

3. Iris データセットの準備

Iris データセットの読み込み

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()
iris = sns.load_dataset('iris')

データの確認
```
print(iris.head())
```
形と次元を確認
配列（アレイ）の形：サイズは 150 ×5．次元数は 2．最後の列は，iris.target は花の種類のデータである
```
print(iris.shape)
print(iris.ndim)
```
Iris データセットの0, 1, 2, 3列目を表示
```
print( iris.iloc[:,0:4] )
```

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