[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
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Python のソースを読むのにタグジャンプ機能を利用する - forest book
vi(vim) で Python のソースを読むのに ctags を使ってみました。調べていると、別途、ptags.py と言うものもあり、それを用いてもタグファイルを作成してくれるようです。 basic Tip #1188: Use ptags.py to generate tags file for python によると、Python 2.3 以上で使用できます。ptags.py は python-tools パッケージに含まれています。 yum を使って python-tools と ctags をインストールします。 $ sudo yum install python-tools ctags ~~~ snip ~~~ Running Transaction Installing : python-tools [1/2] Installing : ctags 以下のように ptag
Pythonで為替情報をスクレイピングする方法（BeautifulSoup） | 非IT企業に勤める中年サラリーマンのIT日記
PythonはWeb上のデータをスクレイピングするのがとても楽ちんでです。BeautifulSoupというライブラリを使います。 [ad#top-1] まずはライブラリBeautifulSoupをインストール Pythonでスクレイピングできる便利なライブラリ「BeautifulSoup」を使います。まずはそれをインストールしましょう。pipコマンドを使います。 #Windowsの場合 pip install beautifulsoup4 #Linuxの場合 pip3 install beautifulsoup4 さっそくスクレイピング！ Yahoo!ファイナンスの以下のページからドル円の値をGETしてみましょう。
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: -----------------------------
Choosing Colormaps — Matplotlib 2.0.2 documentation
Overview¶ The idea behind choosing a good colormap is to find a good representation in 3D colorspace for your data set. The best colormap for any given data set depends on many things including: Whether representing form or metric data ([Ware]) Your knowledge of the data set (e.g., is there a critical value from which the other values deviate?) If there is an intuitive color scheme for the paramet
PythonでExcel作業を自動化するOpenPyXLのはじめての使い方
こんにちは。はじめまして。かつひさ(@katsuhisa__)です。 異なるExcelファイル間で、地道なコピー＆ペーストを繰り返してデータを移動しなければならない時や、特定のセルを目視で見つけなければならない時ってありませんか？ 本連載では、PythonのOpenPyXLモジュールを使い、このような面倒で退屈なExcel作業をPythonで自動化する方法をお伝えします。 連載一記事目となる今回は、PythonでExcelファイルを操作するモジュールOpenPyXLのはじめての使い方（初心者向け）をご紹介します！ OpenPyXLとは？ OpenPyXLは、Excelの読み書きをPythonで行うためのモジュールです。 例えば、以下のような操作ができます。 �セルの値をPythonで読み書きする 複数のExcelファイル間でデータをコピーする グラフを追加する Excelの操作を自動化する
Histograms
Histograms in Python How to make Histograms in Python with Plotly. New to Plotly? Plotly is a free and open-source graphing library for Python. We recommend you read our Getting Started guide for the latest installation or upgrade instructions, then move on to our Plotly Fundamentals tutorials or dive straight in to some Basic Charts tutorials. In statistics, a histogram is representation of the d
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
Legends
Legends in Python How to configure and style the legend in Plotly with Python. New to Plotly? Plotly is a free and open-source graphing library for Python. We recommend you read our Getting Started guide for the latest installation or upgrade instructions, then move on to our Plotly Fundamentals tutorials or dive straight in to some Basic Charts tutorials. Trace Types, Legends and Color Bars¶Trace
train_test_split関数でデータ分割 — PyQ 1.0 ドキュメント
train_test_split関数でデータ分割¶ データセットから取り出した X y をさらに、「トレーニング用」と「テスト用」のデータに分割します。 # データをトレーニング用、評価用に分割 from sklearn.model_selection import train_test_split (X_train, X_test, y_train, y_test) = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=0, ) データセットの全てを使って学習（トレーニング）して、同じデータでテストをしては意味がありません。 テストの答えを元に分類器が学習してしまうので、不用意にスコアが高くなってしまいます。 それを避けるために、 train_test_split 関数を使ってデータを分割しています。 train_test_split
Pythonで作成した自作モジュールを様々な階層からimport - かざん
作成したPythonファイルをモジュールとして、他のPythonファイルから呼び出し(import)、1つのファイルを複数のファイルから再利用することができる。 今回はそのモジュールのimportに関する備忘録。 パッケージとモジュールと__init__.py 一応メモしておくと、モジュールが.pyファイルなのに対し、パッケージは複数のモジュールがまとまったディレクトリのことを指すらしい。 ここで注意したいのは、パッケージとなるディレクトリには__init__.pyというファイルを置かなくてはならないこと。 __init__.pyとは、モジュールをimportする時の初期化を行ってくれるファイルであり、このファイルが置いていないパッケージのモジュールをimportしようとしても、import errorとなってしまう。 あくまで、「このファイルにはモジュールが存在する」ということを表すだけ
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Applying a function to values in dict
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html
How to do Multi-Column from_tuples?
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nec2++: NEC2++ Electromagnetic Simulation Software
NumPy でビンの作成、データとビンの対応関係の取得 - Qiita
matplotlib で散布図 (Scatter plot) を描く
シェル芸勉強会 meets Python - Qiita
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
