pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Pythonで書ける便利な書き方を紹介します。 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
続・Debugger の Tips - Qiita
potatotips #1 で LT した内容が好評(？)だったのでもう少し紹介してみようかなと思います。 発表した内容は「Debugger の Tips」です。 当日のまとめは「クックパッドのLT会に参加してきたのでiOSのtipsをまとめる」がおすすめです。 さてさて LLDB がデフォルトの Debugger となり久しいですね。 しかし Xcode から LLDB を扱う情報をあまりみかけません。かなしいですね。 というわけで今回は LLDB にフォーカスをあてて少し紹介してみようと思います。 (決して GDB もあわせて書くのが面倒くさかったというわけではありませんｗ) 設定ファイル shell での .~rc ファイルみたいなものですね。 Xcode から起動した LLDB だと以下の２つのファイルのどちらかが読み込まれます。 ~/.lldbinit-Xcode ~/.lldb
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GitHub - arogozhnikov/python3_with_pleasure: A short guide on features of Python 3 with examples
