Python pandas 関連エントリの目次 - StatsFragments
このブログ中の pandas 関連のエントリをまとめた目次です。 最近 pandas 開発チーム と PyData グループ の末席に加えていただき、パッケージ自体の改善にもより力を入れたいと思います。使い方についてご質問などありましたら Twitter で @ ください。 目次につけた絵文字は以下のような意味です。 🔰: 最初に知っておけば一通りの操作ができそうな感じのもの。 🚧: v0.16.0 時点で少し情報が古く、機能の改善を反映する必要があるもの。 🚫: 当該の機能が deprecate 扱いとなり、将来的に 代替の方法が必要になるもの。 基本 簡単なデータ操作を Python pandas で行う 🔰 Python pandas でのグルーピング/集約/変換処理まとめ 🔰 また、上記に対応した比較エントリ: R {dplyr}, {tidyr} Rの data.tab
Python pandas で日本の株価情報取得とローソク足チャート描画 - StatsFragments
以下の記事を読んでいて、pandas 標準では日本株式の情報が直接とれないことに気づいたのでやり方をまとめたい。 この記事では以下 2 点の処理について書く。 Yahoo! ファイナンス からの株価取得 ローソク足チャートの描画 補足 標準の v0.15.2 で簡単に動きをみているが、ちゃんとテストはしてない。特にローソク足チャートについては pandas の plot クラスにかなり依存しているため、バージョンが変わると動かなくなる可能性がある。 1. 株価の取得 まず、pandas には標準機能として外部サイトのデータを DataFrame で取得する機能 DataReader がある。DataReader では 日本株の情報は直接はとれないが、簡単に動きを書いておく。 DataReader での取得 DataReader では、0.15.2 現在で以下 6 つのデータソースをサポート
Python networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - StatsFragments
ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ
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