Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
Python pandas 日本語環境向けのちょっとしたパッケージ作った - StatsFragments
最近の空き時間は GitHub で草植えをしている。まずは pandas を日本語環境で使う場合に たまに必要になる処理をまとめた パッケージを作った。 インストール pip install japandas 機能 機能の一覧はこちら。 日時処理 日本語日付のパース 日本の祝日カレンダー 文字列処理 Unicode 正規化 全角/半角変換 リモートデータアクセス 詳細はドキュメントを。 http://japandas.readthedocs.org/en/stable/ 日時処理 日本語日付のパース pandas には 日付らしい入力を適切に処理してくれる pandas.to_datetime があるが、これは日本語の日付 ( "XX年XX月XX日" とか ) に対応していない。例えば 以下のような入力は日時としてパースされず 文字列のまま残ってしまう。 import pandas as
pandas のデータ集約とグループ演算を利用して株価を分析する - Qiita
データをカテゴライズしてそれぞれのカテゴリに関数を適用するのは集約や変換と呼ばれます。これらはデータ分析のワークフローの中でもとりわけ重要な部分とされます。 pandas はグループ演算における強力な機能を有しており直感的な操作が可能です。 R 言語の様々なパッケージ作者であるハドレーウィッカム氏の有名な論文 The Split-Apply-Combine Strategy for Data Analysis (PDF) ではグループ演算のプロセス「分離ー適用ー結合」について述べられています。 pandas でもこのグループ集約操作モデルをベースとなる考え方として取り入れています。データはプロセスの最初の段階で 1 つ以上のキーによって分離され、次にそれぞれのグループに関数が適用され、関数を適用した結果が結合されて結果を示すオブジェクトに格納されます。 以前に Ruby で日本国内の株価を
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