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pandasに関するboxheadroomのブックマーク (3)

  • 10分でPandasを学ぶ - Qiita

    DataFrameを作る DataFrameの作成方法も幾つかあるので、その整理。 まずは、DataFrameをnumpyで行列を作り、インデックスとラベルを貼り付けるパターン。 インデックスの作成。 #Create a index dates = pd.date_range("20130101", periods=6) dates <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2013-01-01, ..., 2013-01-06] Length: 6, Freq: D, Timezone: None #Create a DatFrame df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index = dates, columns = list("ABCD")) df A B C D 2013-01-01 0.7

    10分でPandasを学ぶ - Qiita
  • Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <中編> - StatsFragments

    こちらの続き。 上の記事では bool でのデータ選択について 最後にしれっと書いて終わらせたのだが、一番よく使うところなので中編として補足。 まず __getitem__ や ix の記法では、次のような指定によって 行 / 列を選択することができた。 index, columns のラベルを直接指定しての選択 index, columns の番号(順序)を指定しての選択 index, columns に対応する bool のリストを指定しての選択 ここでは上記の選択方法をベースとして、ユースケースごとに Index や Series のプロパティ / メソッドを使ってできるだけシンプルにデータ選択を行う方法をまとめる。 補足 一部の内容はこちらの記事ともかぶる。下の記事のほうが簡単な内容なので、必要な方はまずこちらを参照。 簡単なデータ操作を Python pandas で行う - S

    Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <中編> - StatsFragments
  • データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える

    データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える:ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(2)(4/4 ページ) 簡単なデータの取り込みとグラフの描画 せっかくなのでもう少し触ってみましょう。 東京電力のWebページに電力の使用状況データがCSV形式で公開されていますので、このデータを読み込んでグラフに描画してみましょう。 リンク:http://www.tepco.co.jp/forecast/html/images/juyo-2013.csv 詳しくは次回説明しますが、Pythonの場合、データの取り込みは簡単です。pandasが提供しているread_csv関数を使えば、HTTP経由でCSVファイルをダウンロードし、不必要な行を削除し、さらに文字コードを変換したうえで配列(DataFrame)に格納してくれます。 これをplotメソッドで、グラフ描画します

    データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える
    boxheadroom
    boxheadroom 2013/07/26
    連載目次 pandasの使い方など。
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