docstringを使うと、Pythonのコードを書きながら、同時にそのドキュメントも作成できる。関数のdocstringを例にその基本的な書き方を見ていく。
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法(またはユースケース)」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
クレジットカードの利用明細はこまめにチェックする必要がある。なぜなら、カードの不正使用などの危険があるからだ。しかし、最近ではオンライン明細が推奨されており、カード会社のサイトにログインして、明細をダウンロードしなければならないことも多い。カードが複数枚あるなら、それはかなり面倒な作業となる。そこで、自動でカード明細をダウンロードするプログラムを作ってみよう。今回は、環境の構築をし、簡単なプログラムを作ってみよう。 Webブラウザを自動操縦しているところ Webブラウザを自動操作しよう PythonにはデータをWebから取得する命令がいろいろある。最も簡単なのは、Pythonに標準で用意されているurllib.requestだ。これを使うと任意のURLからデータを取得できる。しかし、最近のWebサイトは、セッションという仕組みを利用していたり、JavaScriptでページをレンダリングした
PythonでGoogleスプレッドシートを編集してみました。 環境 Python 3.5.2 pip 10.0.1 gspread 3.0.0 → https://github.com/burnash/gspread oauth2client 4.1.2 サービスアカウントキー取得 Googleスプレッドシートにアクセスするためのサービスアカウントキー(JSONファイル)を取得します。 プロジェクト作成 こちらからプロジェクトを作成します。 https://console.developers.google.com/cloud-resource-manager プロジェクト名を適当に入力します。今回は「gspread-sample」としました。 Google Drive APIを有効 ライブラリからAPIを検索します。 「drive」と入力すると「Google Drive API」が表示
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い(pandas-profiling, pixiedust)Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります(誇張ではなく) Pythonで爆速でデータ集計する方法(体感所要時間:5分) 前提: 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール(約30分) データ分析に必要な各種ライブラリのインストール(約30分) →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
Pythonを使ってみよう~Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ~ 話題のPythonを使って学んでみましょう! 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、1日勉強すれば、ある程度、Pytho
!! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 !! ======================== !! SeleniumはE2Eテストの自動化などで大きな力を出してくれます。 今回の記事では、下記の内容をまとめてみます。 色々なユースケース 抜け漏れ対策のwait.until()関数 => 実務ではとても重要 IDやClassが無くても、AltやPlaceholderなどから力技で抽出する技 パスワード系 無限スクロール系 必要なツールをまずは揃える Python3.7 ChromeDriver https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/dow
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界隈を後から追従しようとして、ドツボにはまったアカウントがこちらです。 色々調べて回っていたら、QiitaにPythonでデスクトップアプリを作る with Electronという記事が上がっていたので、試してみることにしました。 ほぼ全てがbrewとpipで片が付くので、オススメです。 素直にElectron、HTML5、JavaScriptをやってもいいのでしょうけど、Pythonを使って何か作りたい、勉強したい並びに業務の改善効率に役立てたいという気持ちがありました。 なお、HTML5やCSS3はHTML3から追従できなくなったので、どうせやるならpythonでやろうかな、とか考えたわけです。(pythonの勉強にもなる) Python界隈のマルチプラットフォーム開発環境の状況 2017年2月21日現在 腐ってやがる…早すぎたんだ。 もうPython周りの情報に振り回され
今日は何度も「なぜPythonの整数の割り算はC言語のようにゼロに向けて丸めるのではなく、切り捨てなのか?」と聞かれた。 数値が両方とも正の場合には、何も驚くようなことは発生しない。 >>> 5//2 2 しかし、どちらかの数値が負の場合、結果は切り捨てられる。言い換えると、ゼロから遠い方向(負の無限大方向)に向けて丸められる。 >>> -5//2 -3 >>> 5//-2 -3 この挙動は何人かの人を混乱させたようであるが、このような実装になっているのは数学的な根拠がある。整数の割り算の演算子(//)と、その弟の余りを計算する演算子(%)は、次のような数学的な関係を保っている。すべての変数は整数とする。 a/b = q あまり r これは、次のような関係性を持っている。 b * q + r = a かつ 0 <= r < b (ただし、a, bはともに0以上の整数) もしも、この式の関係
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く