#ライブラリをインストールする
import pandas as pd
import os

#csvファイルのディレクトリを変数に格納する
wd = os.getcwd() #現在作業をしているディレクトリを取得して変数に格納する
data_dir = os.path.join(wd, "dataset") #datasetフォルダのディレクトリを作成して変数に格納する
df_stats_csv = os.path.join(data_dir, "df_stats.csv")

#csvファイルを読み込んでデータフレームを作成する
df_stats = pd.read_csv(df_stats_csv)

df_stats.head(3)

df_stats.tail(3)

df_stats.shape

df_stats.columns

df_stats.dtypes

df_stats.describe()

df_stats.iloc[6] #5行目の全ての列を出力する

df_stats.iloc[2:5] #1～4行目の全ての列を出力する

df_stats.iloc[[6, 11], :] #5、10行目の全ての列を出力する

df_stats[['日付', 'チーム名', '対戦相手', '勝ち点']]

df_stats.iloc[:, 0:11] #1～10列目までを出力する

df_stats.iloc[:, [0,6,71]] #特定の列を指定して出力する

df_stats.loc[[0, 6, 11], ['日付', 'チーム名', '勝ち点']]

df_stats.iat[2, 5] #3行目、4列目の値を取得する

df_stats.at[2, '観客（人）'] #3行目、4列目の値を取得する

df_stats.query('チーム名 == "横浜Ｆ・マリノス"') #チーム名「横浜Ｆ・マリノス」のレコードのみ取得する

df_stats.query('チーム名 == "横浜Ｆ・マリノス" and 勝ち点 == 3') #&条件で複数指定する

df_stats.query('チーム名 == "横浜Ｆ・マリノス" or チーム名 == "川崎フロンターレ"') #or条件で複数指定する

df_stats[(df_stats['チーム名'] == "横浜Ｆ・マリノス") & (df_stats['勝ち点'] == 3)] #横浜F・マリノスの試合かつ勝ち点3のレコードのみ取得する

df_stats[['チーム名','勝ち点']].groupby('チーム名').sum() #チーム別：勝ち点合計

df_stats[['チーム名','勝ち点']].groupby('チーム名').mean() #チーム別：勝ち点平均

df_stats[['チーム名','勝ち点']].groupby('チーム名').median() #チーム別：勝ち点中央値

df_stats[['チーム名','シュート']].groupby('チーム名').max() #チーム別：シュート数の最大値

df_stats[['チーム名','シュート']].groupby('チーム名').min() #チーム別：シュート数の最小値

df_stats[['チーム名','総走行距離（m）']].groupby('チーム名').std() #チーム別：総走行距離の標準偏差

df_stats[['チーム名','総走行距離（m）']].groupby('チーム名').var() #チーム別：総走行距離の分散

#チーム×Home/Away別：勝ち点合計
df_stats[['チーム名', 'Home/Away', '勝ち点']].groupby(['チーム名', 'Home/Away']).sum()

#チーム×Home/Away別：勝ち点合計
df_stats[['日付', '得点']].resample('M').sum()

pd.crosstab([df_stats['チーム名'], df_stats['Home/Away']], df_stats['勝敗'], margins=True)

df_stats['得失点差'] = df_stats['得点'] - df_stats['失点']

df_stats['観客（1万人超）'] = np.where(df["観客（人）"] > 10000, 1, 0)

conditionlist = [
    (df_match['得点'] > df_match['失点']),
    (df_match['得点'] == df_match['失点']),
    (df_match['得点'] < df_match['失点'])]

choicelist = ['勝ち', '引き分け', '負け']
df_match['勝敗'] = np.select(conditionlist, choicelist, default='Not Specified')