pandasの使用

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./z-001.csv")
df.head()

df = df.fillna(0)  # 欠損を0に置き換え
df = df.drop(["Unnamed: 0"], axis=1)  #  'Unnamed: 0'列を削除
df.columns = df.columns.str.replace("Unnamed: ", "列")  # 列名の Unnamed を別の文字列に置換
df = df.applymap(
    lambda x: int(x) if type(x) == float else x
)  # 数値データならば全て整数にするような関数を全体に適用する

df.head()

# 平成21年度 > 15となるような行のみを抽出します
df.query("平成21年度 > 15")

# 平成21年度 > 10 & 平成22年度 < 15 となるような行のみを抽出します
df.query("平成21年度 > 10 & 平成22年度 < 15")

# 数値の列のみに絞り込む
df_num = df.select_dtypes("number")

# 列をリストにする関数
def concat_str(series: pd.Series) -> list:
    """列に含まれるデータをリストにする"""
    return [s for s in series]


# 列ごとの統計量を求める、指定した関数にデータを渡して実行することもできる
df_num.agg(["min", "max", "median", "mean", concat_str])

平成21年の列 = df["平成21年度"]
print(平成21年の列)

print(f" min: {平成21年の列.min()}")
print(f" max: {平成21年の列.max()}")
print(f" median: {平成21年の列.median()}")
print(f" dtypes(データ型): {平成21年の列.dtypes}")
print(f" hasnans(欠損の有無): {平成21年の列.hasnans}")

df["平成21年度"].value_counts()