Pythonでデータ整形まわりをまとめた本：「Python for Data Analysis (第2版)」を読んだ | 10001 ideas
最近、Pythonを使って機械学習を勉強しているがnumpyやpandas, グラフ作成辺りの体系的な知識が足りない気がしていたので、この辺りをまとめた本「Python for Data Analysis (第2版)」を読んだ。感想としてはもっと早くに読んでおくべきだったと思う。今まで何となく書いていたnumpyやpandasが割と頭の中で整理できたと思う。 日本語版は第1版の翻訳が出ているようだ。Amazonのレビューを見ると第1版はPython2系列で書かれており、今読むとしたら内容が古いのでオススメはしない。第2版ではPython3で書かれている。 以下に学んだことをピックアップしておく。 IPythonでは変数の後に「?」をつけると変数の情報が見れる リストに要素を逐次的に追加していく場合、extendメソッドを使った方が要素を結合するよりも速い arr2d[0][2]とarr2d
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <前編> - StatsFragments
概要 書いていて長くなったため、まず前編として pandas で データを行 / 列から選択する方法を少し詳しく書く。特に、個人的にはけっこう重要だと思っている loc と iloc について 日本語で整理したものがなさそうなので。 サンプルデータの準備 import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype: int64 df # C1 C2 C3 # I1 11 12 13 # I2 21 22 23 # I3 31 32
Pandasによる実践データ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
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Replacing Pandas with Polars. A Practical Guide. - Confessions of a Data Guy
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html
