YQLを使ってYahoo! Financeから為替レートを取得する - Qiita
意外に日本では知られていないのですが、Yahoo! Inc.の便利なYQLを使うと、WebサイトのスクレイピングやWebサービスをSQL風なシンタックスでクエリすることができます。 YQLはYahoo! Query Languageのab略語になります。YQLを使うとWebを通してデータのクエリやフィルター、結合などを1つのインタフェースから行うことができます。SQL風なシンタックスなので、開発者に馴染みがあり、データを正確に抽出したい場合に適しています。 YQLからYahoo! Financeのyahoo.finance.xchangeテーブルを使います。 以下のURLをHTTP GETするとJSON形式で為替レートを取得することができます。URIエンコードしています。 この例では、USD/JPY、EUR/JPY、JPY/JPYの為替レートを取得しています。それぞれ1ドル、1ユーロ、1円
5章 EAV (エンティティ・アトリビュート・バリュー) - Qiita
このようなクエリには、2つの前提条件が必要 値が同じ列に格納されていること 例: Bugs.date_reported GROUP BY で正確に日付をグループ化するために、値が比較できること Bugs.date_reported のフォーマットが揃っている必要がある EAV (エンティティ・アトリビュート・バリュー) と呼ばれるアンチパターンを用いていると、上記の前提条件が成立しない問題に遭遇する 日付が行によって違う列に格納されている 例: date_reported, report_date 日付のフォーマットが異なり、簡単には比較できない 5.1 目的: 可変属性をサポートする バグデータベースの例 Issue (問題) を基底型として、Bug と FeatureRequest (機能要望) のオブジェクトを管理する Issue 基底型 - 共通の属性 Date_reported:
回帰分析II：重回帰分析の方法、科学的な将来予測
まずは第5回の後半でご紹介した電力消費量と気温との相関関係についてあらためて見ていきたいと思います。データはいつも利用している電力の使用状況データリンクと気象庁が提供している「過去の気象データ・ダウンロード」リンクを使います。過去の気象データは、東京地方の最高気温と最低気温を2013年1月1日から2013年11月15日までの日別値であらかじめCSV形式で“data.csv”というファイル名でダウンロードして利用します。 以下がダウンロードしたCSVデータです。 ダウンロードした時刻：2013/11/17 09:36:40 ,東京,東京 年月日,最高気温(℃),最低気温(℃) 2013/1/1,9.6,3.0 2013/1/2,14.4,4.2 2013/1/3,9.9,1.8 2013/1/4,6.9,1.0 2013/1/5,4.8,0.2 （途中省略） 2013/11/11,16.8,
Pythonで文字列 <-> 日付(date, datetime) の変換 - Qiita
from datetime import datetime as dt tstr = '2012-12-29 13:49:37' tdatetime = dt.strptime(tstr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') strptimeの第二引数は第一引数のフォーマットを渡す。 例えば、 tstr = '2012/12/29 13:49:37'だった場合、 dt.strptime(tstr, '%Y/%m/%d %H:%M:%S') 文字列から日付(date) import datetime tstr = '2012-12-29 13:49:37' tdatetime = datetime.datetime.strptime(tstr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') tdate = datetime.date(tdatetime.year, tdatetime.mo
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