pandas3d.frame package
Submodules
pandas3d.frame.frame module
pandasのDataFrameを画像データ用に拡張したもの
- class pandas3d.frame.frame.GridFrame(data: Optional[numpy.ndarray] = None, columns: Optional[Union[List[str], str]] = None)[ソース]
ベースクラス:
objectpandasのDataFrameに相当
- パラメータ
data (np.ndarray) -- データ
columns (List) -- カラム名
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> type(gf) <class 'pandas3d.frame.frame.GridFrame'> >>> gf a [[ 0 2 4 6] [ 8 10 12 14] [16 18 20 22]] b [[ 1 3 5 7] [ 9 11 13 15] [17 19 21 23]] shape(3, 4, 2), dtype('int64')
>>> GridFrame(columns=["a", "b"]) Traceback (most recent call last): ... AssertionError: データのサイズとカラム数が不整合です
>>> GridFrame(np.arange(3), ["a", "b", "c"]) Traceback (most recent call last): ... AssertionError: データの次元は2or3である必要があります
>>> GridFrame(np.arange(3).reshape(1, 3), ["a"]) a [[0 1 2]] shape(1, 3, 1), dtype('int64')
>>> GridFrame(np.arange(3).reshape(1, 3, 1), ["a", "b", "c"]) Traceback (most recent call last): ... AssertionError: データのサイズとカラム数が不整合です
>>> GridFrame(np.arange(3).reshape(1, 1, 3), ["a", "b", "b"]) Traceback (most recent call last): ... AssertionError: カラム名はユニークである必要があります
>>> GridFrame() [] None
- add_prefix(prefix: str) pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
カラムにprefixを追加する
- パラメータ
prefix (str) -- 追加するprefix
- 戻り値
追加したGridFrame
- 戻り値の型
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> gf_add_prefix = gf.add_prefix("test_") >>> gf_add_prefix.columns ['test_a', 'test_b']
- append(gf: pandas3d.frame.frame.GridFrame) pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
追加する
- check_isfinite() None[ソース]
nan, inf, -infが含まれている場合に例外を投げる
サンプル
>>> GridFrame(np.array([[np.inf]]), ["a"]).check_isfinite() Traceback (most recent call last): ... ValueError: nanやinfが含まれています
- property columns: List[str]
カラム名を返す
- 戻り値
カラム名
- 戻り値の型
List(str)
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> gf.columns ['a', 'b'] >>> type(gf.columns) <class 'list'>
- copy() pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
コピーする
- 戻り値
コピーしたGridFrame
- 戻り値の型
警告
GridFrameのコピーはdeepcopyです。
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> gf_copy = gf.copy() >>> gf_copy is gf False >>> gf_copy == gf True >>> gf_copy.values is gf.values False >>> (gf_copy.values == gf.values).all() True >>> gf_copy.columns is gf.columns False >>> gf_copy.columns == gf.columns True
- draw_distribution(save_dir: pathlib.Path, is_axis: bool = True, extension: str = 'png') None[ソース]
分布を画像として保存する
- パラメータ
save_dir (Path) -- 描画した画像を保存するディレクトリ
is_axis (bool) -- 分布を描画するかどうか
extension (str) -- 拡張子
- extract_columns_endswith(txt: str) pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
txtで終わるカラムを抽出する
- パラメータ
txt (str) -- 抽出する文字列
- 戻り値
抽出したGridFrame
- 戻り値の型
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["test_a", "test_b"]) >>> gf_extract = gf.extract_columns_endswith("a") >>> gf_extract.columns ['test_a'] >>> gf_extract.shape (3, 4, 1)
- extract_columns_startswith(txt: str) pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
txtで始まるカラムを抽出する
- パラメータ
txt (str) -- 抽出する文字列
- 戻り値
抽出したGridFrame
- 戻り値の型
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a_test", "b_test"]) >>> gf_extract = gf.extract_columns_startswith("a") >>> gf_extract.columns ['a_test'] >>> gf_extract.shape (3, 4, 1)
- property iloc: pandas3d.frame.frame.Iloc
インデクシング
- 戻り値
インデクシングされたGridFrame
- 戻り値の型
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> type(gf.iloc[:, 1:3, 0:1]) <class 'pandas3d.frame.frame.GridFrame'>
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> type(gf.iloc[:, 1, 0:1]) Traceback (most recent call last): ... ValueError: 3次元以上のデータが必要です
- property shape: Tuple[int, ...]
shapeを返す
- 戻り値
shape
- 戻り値の型
Tuple[int, ...]
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> gf.shape (3, 4, 2)
- to_pandas() pandas.core.frame.DataFrame[ソース]
pandasのDataFrameに変換する
gf:shape(a, b, c) -> pd.shape(a * b, c)
- 戻り値
pandasのDataFrame
- 戻り値の型
pd.DataFrame
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> df = gf.to_pandas() >>> type(df) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> >>> df.shape (12, 2) >>> list(df.columns) ['a', 'b']
- property values: numpy.ndarray
pandasのvaluesに相当
- 戻り値
配列部を返す
- 戻り値の型
np.ndarray
サンプル
>>> array = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) >>> gf = GridFrame(array, ["a", "b"]) >>> (gf.values == array).all() True >>> type(gf.values) <class 'numpy.ndarray'>
- class pandas3d.frame.frame.Iloc(gf: pandas3d.frame.frame.GridFrame)[ソース]
ベースクラス:
objectインデクシングを行うクラス
gf.ilocで呼ばれる
- パラメータ
gf (GridFrame) -- GridFrame
- pandas3d.frame.frame.check_nan(func: Callable) Callable[ソース]
valuesがnanの場合に例外を投げるデコレーター用の関数
- パラメータ
func (Callable) -- 実行する関数
- 戻り値
実行する関数
- 戻り値の型
Callable
- 例外
ValueError -- nanが含まれている場合
- pandas3d.frame.frame.empty(shape: tuple[int, ...], columns: Optional[Union[List, str]] = None) pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
空のGridFrameを作成する
- パラメータ
shape (tuple[int, ...]) -- shape
columns (Optional[Union[List, str]]) -- カラム名
- 戻り値
空のGridFrame
- 戻り値の型
サンプル
>>> gf = empty((3, 4)) >>> gf.columns [] >>> gf.shape (3, 4, 0)
- pandas3d.frame.frame.from_pandas(df: pandas.core.frame.DataFrame, shape: tuple[int, int]) pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
pandasのDataFrameからGridFrameを作成する
カラムはそのまま
shape=(a, b)のとき(a * b, c) -> (a , b, c)に変換する
- パラメータ
df (pd.DataFrame) -- pandasのDataFrame
shape (tuple[int, int]) -- shape
- 戻り値
GridFrame
- 戻り値の型
サンプル
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(12, 2), columns=["a", "b"]) >>> gf = from_pandas(df, shape=(3, 4)) >>> gf.shape (3, 4, 2) >>> gf.columns ['a', 'b']
- pandas3d.frame.frame.zeros(shape: tuple[int, ...], columns: Optional[Union[List, str]] = None) pandas3d.frame.frame.GridFrame[ソース]
0を入れるGridFrameを作成する
- パラメータ
shape (tuple[int, ...]) -- shape
columns (Optional[Union[List, str]]) -- カラム名
- 戻り値
0を入れたGridFrame
- 戻り値の型
サンプル
>>> gf = zeros((3, 4, 2), ["a", "b"]) >>> gf.values.sum() 0.0