CSVファイルのデータを手軽にグラフ化するGUIツールを作ってみた - EurekaMoments
Python実践データ分析100本ノック 作者:下山 輝昌,松田 雄馬,三木 孝行出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2019/09/27メディア: 単行本 目次 目次 背景・目的 ソースコード 使い方 インストールと起動 CSVファイルの読み込み 各データの最大値、最小値、平均値、標準偏差の計算 グラフの作り方と種類 2次元の線グラフ 3次元の線グラフ 2次元の散布図 3次元の散布図 1次元のヒストグラム 今後 背景・目的 何かしらのデータを取得し解析する時は、まずCSVファイルに保存して、 それをPythonなりMATLABなりで読み込んでグラフ化する、というやり方を よくやります。 ただし、解析するたびにそのためのコードを書くのも面倒くさいので、 どんな内容のCSVファイルでも同じ処理でグラフ化出来る方法がないかと 調べていたところ、こちらのような可視化ツールを作っている人達が
CSVの解説と各プログラミング言語での実装例 - Qiita
CSVの仕様 まず重要な点は、「CSVは、ファイルを読んで、１行ずつ、単純に「,」で分割していけばいいってものではない」ということである。 CSVの標準的な仕様として、現在RFC4180が定義されている。 http://www.kasai.fm/wiki/rfc4180jp http://www.ietf.org/rfc/rfc4180.txt しかしながら、これは2005年10月に公開された後追いであり、おそらく、実際、それぞれの現場で使っている物と異なる箇所があると思われる。 この仕様で述べている主な特徴は次の通りになる。 ・各レコードは、改行(CRLF)を区切りとする ・ファイル末尾のレコードの終端には、改行があってもなくてもいい。 ・ファイルの先頭にはヘッダ行が存在してもいいしなくてもいい。 ・各行とヘッダはコンマで区切られたフィールドを持つ。 ・フィールドの数は、ファイル全体を通
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