pandas.DataFrameのforループ処理（イテレーション） | note.nkmk.me
Pythonにおけるfor文についての詳細は以下の記事を参照。 関連記事: Pythonのfor文によるループ処理（range, enumerate, zipなど） 本記事のサンプルコードのpandasのバージョンは以下の通り。バージョンによって仕様が異なる可能性があるので注意。以下のDataFrameを例とする。 import pandas as pd print(pd.__version__) # 2.1.4 df = pd.DataFrame({'age': [24, 42], 'state': ['NY', 'CA'], 'point': [64, 92]}, index=['Alice', 'Bob']) print(df) # age state point # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92
NetworkXメモ（有向グラフ） - Qiita
概要 最近研究でNetworkXを使い出したので自分用のメモとしてよく使いそうなモジュールを書いていきます． Pythonを使い出して間もないので，スマートに書けてないと思います．あと言葉使いが間違ってる部分があるかもしれない(メソッドとかパッケージとか)． NetworkXパッケージの導入はpipでできます．pip install networkxでOKです． Reference : http://networkx.readthedocs.io/en/stable/ NetworkXパッケージのインポート まずNetworkXパッケージをインポートします．NetworkXのドキュメントではnxとして短縮名をつけています．
PythonとCytoScapeを使ってクラスタリングと可視化 - Qiita
概要 クラスタリングは簡易であり，有益な結果を得やすいデータ分析の手法です． もともとネットワーク構造のであるデータはもちろんのこと，ネットワーク構造でないデータに関しても距離関数を定義することでネットワーク化し，クラスタリングをすることができます． このエントリではクラスタリングを行い，その結果を可視化する方法について紹介します． ネットワークとは そもそもネットワーク構造とはなんでしょうか？ 一般的にはノードとエッジから構成されるデータのことであり， エッジには方向がついていたりついていなかったりします 方向があるものを有向グラフ, ないものを無向グラフといいます． エッジに重みがあるものもないものもあり，あるものを重み付きグラフといいます． クラスタリングとは データの集合をいくつかのまとまり(部分集合)に分けることです それぞれの部分集合がある共通の特徴を持つように分けます ネット
Python + matplotlib によるヒートマップ - Qiita
Python と matploblib によるデータ可視化についてはすでに pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティングや pandas を利用してデータセットの可視化を素早く試行する、 matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法などでさまざまな方法を説明してきました。 今回はヒートマップを描くわけですが、その前にあらためで可視化の方法についておさらいしましょう。 配列からのデータ可視化方法のまとめ ここでのデータ可視化とは配列からなるポピュラーな図示をさしています。配列とは、複数の属性値を持ち、 1 つのデータが 1 つの行で表されるデータの形式です。 いろいろなバリエーションがありますが、主軸となる代表的な可視化方法をまとめます。 棒グラフ (bar) データの大きさの比較に適したグラフです。縦や横に描画する方法、積み上げる方法、複
Deep Learning with Python を読んだ
TL;DR Deep Learning with Python を読んだ よく書かれている本で、特に初学者〜中級者が Keras を使ってモデル構築ができるようになるには最適 扱っているトピック自体は他の本と比べてそこまで変わっていないが、一つ一つの質は高い 個人的には Keras の実装の話などをもっとして欲しかった Keras 作者の Chollet 氏が書いた deep learning 本ということで、どんな内容なんだろうと思って読んでみた。 結論から言うととてもよく書けている本で、対象読者は Keras を使って deep learning を始めたい（始めてみた）という人かと思う。 どんな経緯で出した本かとかそういうのは全然知らないが、deep learning が使えるようになるための getting started となる決定版を書いたぞ、という印象を受けた。 自分としては
pythonのORM：SQLAlchemy の基本的な使い方 - それマグで！
SQLAlchemy を使ってみる。 目次 SQLAlchemy を使ってみる。 目次 インストール テーブルの作成 手順のおさらい RDBMS への接続 テーブル定義のクラス。 INSERT/UPDATE をする。 INSERT の例 UPDATE について DELETEする。 INSERT・UPDATE・DELETE のキャンセル SELECT について。 all () / first() とその仲間 レコードを返すメソッド一覧 one()について one_or_none について scalar について count について filter の書き方例 IS NULL / IS Not NULL COLNAME = VALUE / COLNAME > VALUE AND について LIKE 句について 直接SQLのWhere句を入れたい limit / offset ORDER BY
高次元ベクトルデータ検索技術「NGT」のpythonライブラリ公開のお知らせ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに 検索技術の菅原です。 以前にこのTech Blogで紹介されたNGT（Neighborhood Graph and Tree）という高速な近傍探索を実現するソフトウエアのpython用インターフェースが公開されました。pythonは機械学習のライブラリが多く公開されており、より手軽にNGTを組み合わせて使うことができるでしょう。 そこで今回はword2vecのベクトルを近傍探索する実践的な内容を紹介します。word2vecを扱うライブラリとしてgensimを使用します。word2vecやgensimの詳しい説明は省略しますが、分からなくてもpythonの文法を知っていれば理解できると思います。今回使用した環境はMacBo
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
最強のPython開発環境 PyCharmのすゝめ - Qiita
私はPython歴はかれこれ7年程になり、PyScripterやVimなど色々な開発環境を変遷してきた。 その中でPyCharmが最強のPython開発環境であると断言する。 PyCharm Home Page 開発はIntelliJ IDEAのJetBrainsで、最近はGo言語用IDEのGoglandを発表している。 動作環境はWindows/OS X/Linuxのマルチプラットフォームである。 PyCharmは無償版と有償版があるが、普通の開発ならば無償版で充分すぎるほど機能が備わっている。 PyCharmがいかに便利であるか紹介してみよう。 リアルタイムのコードチェックと修正機能 PyCharmはリアルタイムにコードをチェック（PyFlakes使用）してくれるが、Vimでも同様の事ができるので目新しい事ではない。 PyCharmの素晴らしい所は、警告個所を適切に修正してくれる機能が
PyCharm のデータベースツールが最強。ER図も簡単に書き出せるよ - akiyoko blog
はじめに Django アプリを開発するのに、Mac 版 PyCharm を使っています。 PyCharm のデータベースツールを使うと、レコードの内容をテーブル表示、コンソールからSQL実行など、Sequel Pro で出来ることはほぼ代替できるし、ER図も書き出せてすごく便利です。 ちなみに、データベースはいつも MySQL を使っているのですが、それ以外にも PostgreSQL やその他のほとんどのデータベースでも利用可能です。 バージョン Mac OS X 10.10.5 PyCharm (Professional Edition) 5.0.4 なお、PyCharm のデータベースツールは、Professional 版でしか使えません。 PyCharm :: Editions Comparison MySQL の接続設定 Database ペインを表示します。 [+] アイコン
pythonですべての例外をキャッチし、詳細を表示させたい。
tracebackモジュールのprint_exc()を使えば、スタック情報も表示します。 def f1(a, b): return f2(a) + f2(b) def f2(x): return 1.0 / x try: f1(1.0, 0.0) except: import traceback traceback.print_exc() 出力は: Traceback (most recent call last): File "C:\Miniconda\Scripts\test_traceback.py", line 9, in <module> f1(1.0, 0.0) File "C:\Miniconda\Scripts\test_traceback.py", line 2, in f1 return f2(a) + f2(b) File "C:\Miniconda\Scripts\
Python初心者が独学でも入門できる6つの学習サイトを紹介 - paiza times
Photo by Kenny Louie こんにちは。谷口です。 プログラミング初心者の中には、最初の言語としてPythonを学習している人も多いのではないでしょうか。 特に最初の言語の習得で難しいのが「まず何から始めたらいいか」かと思います。 独学でどう勉強したらいいのか分からない 経験者向けの解説を読んでも難しい といった悩みを持つ人も多いと思います。 そんな人におすすめなのが、プログラミング学習ゲームなど、遊び感覚でやる勉強です。楽しみながらできるだけでなく、反復練習で確実に基礎文法を身につけることができます。 そこで今回は「初心者だけどPythonについて楽しく勉強したい！」という方のために、ゲーム感覚で楽しくPythonを学べるサイトを紹介していきます。 最近は、こういった遊び感覚でプログラミングについて学べるサイトやサービスがかなり増えてきましたので、以前より学習のハードルはか
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
Python 日付・時刻ライブラリー 逆引きリファレンス - Qiita
Pythonで日時を扱うライブラリーについて、逆引き風にまとめてみました。 この記事の内容は、正確を期するように注意して記述していますが、公式の情報ではありません。 正確な情報をお求めなら公式リファレンス（参考資料#1）を参照してください。 想定する読者 ほとんどが標準モジュールについてのことですので、Python初心者の方か、日時ライブラリーのことをあまりご存じない方向けです。 （私自身まだPython歴が浅いので。） 前提 Python2はv2.7.10、Python3はv3.5.1で確認しています。 （Anaconda 4.0.0 Windows 64bit版を使用。） Python2とPython3を特に個別に扱っていないものは、共通で使えるものです。 その場合、printについてはカッコつき表記で統一し、実行結果はPython3のものを採用しています。 サンプルコードは、主に対話
ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita
この記事は、LIFULL Advent Calendar 2017の2日目の記事です。 おはようございます。新UX開発部の二宮( @ninomiyt )です。 LIFULLではデータ解析や最適化の用途、もしくはAWS Lambda上の簡易ツール実装用途などでPythonがそれなりに普及してきました。数値計算寄りの（いわゆるデータサイエンティスト的な）メンバーも今はPythonを使うことが多く、コード量としては小規模なプロジェクトが多く、簡単なAPIやバッチ処理の実装までやってもらうこともあります。 そのレビューをやっていく中で、「これ使うともっと簡単に実装できるよね」っていうライブラリがいくつかまとまってきたので紹介します。 click コマンドラインパーサー用のライブラリで、デコレータを使って関数を簡単にCLI化できます。 標準ライブラリのargparseがありますが、clickではバリ
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Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
Brython interactive mode
GitHub - os/slacker: Full-featured Python interface for the Slack API
【Python】変数・関数・クラス・メソッドの命名規則（PEP-8）
http://flame-blaze.net/archives/6269