#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # pandas vor！（デモ）
# 
# みんなのPython勉強会#32 (2018/02/07)
# 
# nikkie

# ## 環境構築
# 
# venvで構築
# 
# - `pip install pandas jupyter`
# - 図を描画するため追加 `pip install matplotlib`

# ## データの読み込み

# In[1]:


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


# 扱うデータについて
# 
# 以下のリポジトリのデータ(anime.csv)をPCに保存してpandasで触ってみました。
# 
# https://github.com/practical-jupyter/sample-data

# - anime_id：内部的なID
# - name：作品名
# - genre：ジャンル(複数入力されている)
# - type：分類(TV、映画など)
# - episodes：話数
# - rating：評価値（0〜10。小数値）
# - members：評価者数

# In[2]:


# ┣(このjupyter notebook)
# ┗data/
#    ┗anime.csv
anime_csv_path = 'data/anime.csv'


# In[3]:


# アニメデータの読み込み
anime_df = pd.read_csv('data/anime.csv')


# In[4]:


# 先頭の行を見てみる(引数を指定しないときは先頭から5行分表示される)
anime_df.head()


# In[5]:


# 何行何列か確認
anime_df.shape


# ## データの確認
# 
# - type(劇場版、TVシリーズなどの分類)を把握する
# - このデータ中での順位を求める

# ### typeを把握したい

# In[6]:


# typeがMovieのアニメ(=劇場作品)の件数を求める
movie_df = anime_df[anime_df['type']=='Movie']
movie_df.shape


# In[7]:


movie_df.head()


# In[8]:


# 条件がTrueとなる行が取り出された
(anime_df['type']=='Movie').head()


# In[9]:


# typeの値でグループ化
type_grouped = anime_df.groupby('type')
len(type_grouped)


# In[10]:


# 各グループに何件含まれるか
type_grouped.size()


# In[11]:


# typeの値で分けた6グループそれぞれのアニメの件数を可視化
ax = type_grouped.size().plot.bar()
plt.show()


# ### ガールズ&パンツァーの順位は？

# In[12]:


# nameにPanzerを含むデータはあるか調べる
garupan_df = anime_df[anime_df['name'].str.contains('Panzer')]
garupan_df


# rating順に順位を出してみる

# In[13]:


# ratingの降順にソートする
sorted_df = anime_df.sort_values('rating', ascending=False)
sorted_df.head()


# In[14]:


# 行の添字(index)の振り直し
rating_ascending_df = sorted_df.reset_index(drop=True)
rating_ascending_df.head()


# In[15]:


# Girls und Panzer der Film(劇場版ガルパン)が何位か調べる
# ratingの降順にソートしてから振り直したindexは0から始めるため、順位として扱うには+1する
rating_ascending_df[rating_ascending_df['name']=='Girls und Panzer der Film'].index[0]+1


# ## まとめ
# 
# - DataFrameは表
# - 行／列の指定や条件を使ってデータを抽出できる
# - groupbyで得たSeriesから棒グラフを作成
# - ソート&プロパティ(index)の組合せで順位の算出も容易

# # 「pandasに扱えないデータはありません」（おそらく）by nikkie 
# 
# # ご清聴ありがとうございました。