[B! Python][pandas] U1and0のブックマーク

U1and0 id:U1and0

Pythonとpandasに関するU1and0のブックマーク (63)

Indexing and selecting data — pandas 2.2.3 documentation
Indexing and selecting data# The axis labeling information in pandas objects serves many purposes: Identifies data (i.e. provides metadata) using known indicators, important for analysis, visualization, and interactive console display. Enables automatic and explicit data alignment. Allows intuitive getting and setting of subsets of the data set. In this section, we will focus on the final point: n
U1and0 2019/06/25
“if you try to use attribute access to create a new column, it creates a new attribute rather than a new column. In 0.21.0 and later, this will raise a UserWarning: In [1]: df = pd.DataFrame({'one': [1., 2., 3.]}) In [2]: df.two = [4, 5, 6] UserWarning: Pandas doesn't allow Series to be assigned i

python

pandas
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pandasのcrosstabでクロス集計（カテゴリ毎の出現回数・頻度を算出） | note.nkmk.me
pandas.crosstab()関数を使うとクロス集計分析ができる。カテゴリデータ（カテゴリカルデータ、質的データ）のカテゴリごとのサンプル数（出現回数・頻度）の算出などが可能。 pandas.crosstab — pandas 0.22.0 documentation 出現回数ではなく、カテゴリごとの平均値などを算出したい場合はピボットテーブルpandas.pivot_table()を使う。以下の記事を参照。関連記事: pandasのピボットテーブルでカテゴリ毎の統計量などを算出ここでは、 pandas.crosstab()関数の基本的な使い方カテゴリごとの小計・総計を算出: 引数margins 全体・行ごと・列ごとに規格化（正規化）: 引数normalize について説明する。例としてタイタニックの生存情報のデータを使用する。Kaggleの問題からダウンロードできる。 im
U1and0 2019/01/15
第一引数indexに結果の行見出しとなるpandas.DataFrameの列（= pandas.Series）、第二引数columnsに結果の列見出しとなるpandas.DataFrameの列（= pandas.Series）を指定する。 pandas.pivot_table()と異なり、pandas.DataFrameオブジェクトとその列名で

crosstab

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csv

python

pivot
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https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/style.html
U1and0 2019/01/08
making color table “df.style.applymap(color_negative_red)”

pandas

apply

python
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How do I show logarithmically spaced grid lines at all ticks on a log-log plot using Matplotlib? - Stack Overflow
U1and0 2018/09/30
“plt.grid(Truplt.grid(True,which="both",ls="-")e,which="both",ls="-")”

pandas

python
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Is there a parameter in matplotlib/pandas to have the Y axis of a histogram as percentage?
I would like to compare two histograms by having the Y axis show the percentage of each column from the overall dataset size instead of an absolute value. Is that possible? I am using Pandas and matplotlib. Thanks
U1and0 2018/07/29
normed=True -> density=True

pandas

python

hist
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Python pandas パフォーマンス維持のための 3 つの TIPS - StatsFragments
pandas でそこそこ大きいデータを扱う場合、その処理速度が気になってくる。公式ドキュメントではパフォーマンス向上のために Cython や Numba を使う方法を記載している。 Enhancing Performance — pandas 0.16.2 documentation が、軽く試したいだけなのにわざわざ Cythonや Numba を使うのは手間だし、かといってあまりに遅いのも嫌だ。そんなとき、pandas 本来のパフォーマンスをできるだけ維持するためのポイントを整理したい。 pandas に限らず、パフォーマンス改善の際にはボトルネックの箇所によってとるべき対策は異なる。pandas では速度向上/エッジケース処理のためにデータの型や条件によって内部で処理を細かく分けており、常にこうすれば速くなる！という方法を出すのは難しい。以下はこの前提のうえで、内部実装からみ
U1and0 2018/07/27
行に対するループ / DataFrame.apply は使わない object 型は使わないユニークでない / ソートされていない index は使わない

pandas

numpy

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What is the difference between pandas agg and apply function?
U1and0 2018/07/09
“ Thus, if I want to use my func in the whole groups I should choose apply, and if a single column in each group, agg is a better choice. – QM.py Dec 5 '17 at 6:46 ”

apply

agg

pandas

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pandasでCSV/TSVファイル読み込み（read_csv, read_table） | note.nkmk.me
pandasでCSVファイルやTSVファイルをDataFrameとして読み込むにはread_csv()を使う。 pandas.read_csv — pandas 2.0.3 documentation IO tools (text, CSV, HDF5, …) - CSV & text files — pandas 2.0.3 documentation CSVファイルへの書き込み・追記については以下の記事を参照。関連記事: pandasでCSVファイルの書き込み・追記（to_csv） pandasでのExcel, JSON, pickleファイルの読み書き（入出力）については以下の記事を参照。関連記事: pandasでExcelファイル（xlsx, xls）の読み込み（read_excel）関連記事: pandasでExcelファイル（xlsx, xls）の書き込み（to_exce
U1and0 2018/06/24
“header=Noneとするとpandasが勝手に列名を割り当ててくれる。 df_none = pd.read_csv('data/src/sample.csv', header=None) print(df_none) # 0 1 2 3 # 0 11 12 13 14 # 1 21 22 23 24 # 2 31 32 33 34 source: pandas_csv_tsv.py names=('A', 'B', 'C', 'D')のように任意の値を列名と

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csv

read

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Artificial tick labels for seaborn heatmaps
U1and0 2018/06/21
“[str(x) if i % 10 == 0 else '' for i,x in enumerate(xticks)] ”

python

pandas

seaborn
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[Python]PandasのDataFrameにおける逆数の取り方 | maluli
最近、Python のモジュールであるPandasを使うことが多くそこではまたことで各要素の逆数が取れないことでした。そこで、各演算についてまとめたいと思います。 DataFrameには以下のメソッドかあり利用することが出来る。和 add(other) DataFrame + other 差 sub(other) DataFrame – other 積 mul(other) DataFrame * other 商 div(other) DataFrame / other 剰余 mod(other) DataFrame % other 乗算 pow(other) DataFrame ** other 更に演算方向が逆となる和 radd(other) other + DataFrame 差 rsub(other) other – DataFrame 積 rmul(other) other
U1and0 2018/06/21
“商 rdiv(other) other / DataFrame”右から商をとって逆数

python

pandas
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How can get ' USDJPY'(currency rates) with pandas and yahoo finance?
I am learning and using the pandas and python. Today, I am trying to make a fx rate table, but I got a trouble with getting the pricess of 'USDJPY'. When I get a prices of 'EUR/USD', i code like this. eur = web.DataReader('EURUSD=X','yahoo')['Adj Close'] it works. But when I wrote jpy = web.DataReader('USDJPY=X','yahoo')['Adj Close'] the error message comes like this: -----------------------------
U1and0 2018/06/20
from pandas_datareader.oanda import get_oanda_currency_historical_rates

python

pandas

fx
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Intro to Data Structures — pandas 0.23.0 documentation
Table Of Contents What’s New Installation Contributing to pandas Package overview 10 Minutes to pandas Tutorials Cookbook Intro to Data Structures Series Series is ndarray-like Series is dict-like Vectorized operations and label alignment with Series Name attribute DataFrame From dict of Series or dicts From dict of ndarrays / lists From structured or record array From a list of dicts From a dict
U1and0 2018/06/17
“p.to_xarray() Out[150]: <xarray.DataArray (items: 3, major_axis: 30, minor_axis: 4)>”

MultiIndex

Panel

pandas

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http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html
U1and0 2018/06/17
“In [8]: iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']] In [9]: pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second']) Out[9]: ”

MultiIndex

pandas

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How to do Multi-Column from_tuples?
U1and0 2018/06/17
“df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['Caps','Lower'])”

MultiIndex

python

pandas
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Pythonで株価の上下運動を機械学習で推定（ランダムフォレスト編） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
U1and0 2018/05/31
pandas

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極座標のプロット - まっしーの貯蔵庫
U1and0 2018/05/22
“その角度のデータが度数法で表記されているなら、π/180をかけるなどして変換しなければならない。僕はこれで2日間を燃やしたことがある。”

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<Python, pandas> 行(row)を追加する。 - ねこゆきのメモ
行rowを追加する。行の追加。こういうデータフレームDataFrameがあった時、 In [71]: df Out[71]: id name birthday is_relative 0 1 Hage 1960-01-01 1 1 2 Hige 1960-01-02 1 １行追加したい時は、シリーズSeriesでデータ作って、.append()すればいいっぽい。やってみた。 In [74]: se = pd.Series([3, 'Hoge', date(1960,1,3), 1], index=df.columns) In [75]: se Out[75]: id 3 name Hoge birthday 1960-01-03 is_relative 1 dtype: object In [76]: df.append(se, ignore_index=True) Out[76]:
U1and0 2018/05/10
“df.append(se, ignore_index=True)”

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index

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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
U1and0 2018/05/04
pd.DataFrame.iterﾅﾝﾄｶ

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pandas-datareader/pandas_datareader/data.py at main · pydata/pandas-datareader
U1and0 2018/04/27
DataReader class

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Pandas plot() without a legend
U1and0 2018/04/25
凡例なし“df.plot(legend=False)”

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plot

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