http://necochan.com/2014/06/14/python-for-economist-7/
軽量JSONパーサー『jq』のドキュメント：『jq Manual』をざっくり日本語訳してみました | DevelopersIO
jq Manual jqで簡単JSON加工 ｜ Developers.IO jqコマンドが実は高性能すぎてビビッた話 - beatsync.net JSONを超絶に読みやすくする jq コマンド - WebAPIバリバリ使うor開発する人必須 CLIでJSONの整形をする - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記 JSON形式の情報を様々な条件や書式として成形、フィルタリングツール『jq』。上記関連エントリで私もこのツールの存在を知る事になったのですが、ツールの簡易さ・便利さに感動しながら私もちょくちょく利用させてもらっています。 そこでこのエントリでは、jq公式ページに展開されている利用ガイド・リファレンス的な位置付けの『jq Manual』を写経がてらざっくり日本語訳してみました。ざっくり訳なのでこの部分の訳おかしい・間違ってる等ありましたら御指摘頂けると幸いです。例示されているサンプルコードも
jqコマンドでJSONをCSVに変換する - 唯物是真 @Scaled_Wurm
jq 前に以下のニコニコ動画のデータセットの記事でも使いましたが、jqコマンドはJSONを変形したり一部を抽出したりするのにとても便利なコマンドです ニコニコ動画のデータセットが公開されたらしい - 唯物是真 @Scaled_Wurm マニュアルを見ると、条件に応じた処理とか最大値を求めるとか意外と複雑な機能も使うことができます jq Manual 軽量JSONパーサー『jq』のドキュメント：『jq Manual』をざっくり日本語訳してみました ｜ Developers.IO また以下のサイトでオンライン上で試せます jq play JSONをCSVに変換 JSONをCSVに直したい時があって使い方を調べたのでメモしておきます 単純な例 まずは単純に以下のようなJSONをCSVに変換します {"key1": 1, "key2": 2} 方法1 - 文字列展開 文字列中の\()の中身は展開さ
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <中編> - StatsFragments
こちらの続き。 上の記事では bool でのデータ選択について 最後にしれっと書いて終わらせたのだが、一番よく使うところなので中編として補足。 まず __getitem__ や ix の記法では、次のような指定によって 行 / 列を選択することができた。 index, columns のラベルを直接指定しての選択 index, columns の番号(順序)を指定しての選択 index, columns に対応する bool のリストを指定しての選択 ここでは上記の選択方法をベースとして、ユースケースごとに Index や Series のプロパティ / メソッドを使ってできるだけシンプルにデータ選択を行う方法をまとめる。 補足 一部の内容はこちらの記事ともかぶる。下の記事のほうが簡単な内容なので、必要な方はまずこちらを参照。 簡単なデータ操作を Python pandas で行う - S
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