Python pandas データのイテレーションと関数適用、pipe - StatsFragments
pandas ではデータを 列 や 表形式のデータ構造として扱うが、これらのデータから順番に値を取得 (イテレーション) して何か操作をしたい / また 何らかの関数を適用したい、ということがよくある。このエントリでは以下の 3 つについて整理したい。 イテレーション 関数適用 pipe (0.16.2 で追加) それぞれ、Series、DataFrame、GroupBy (DataFrame.groupbyしたデータ) で可能な操作が異なるため、順に記載する。 まずは必要なパッケージを import する。 import numpy as np import pandas as pd イテレーション Series Series は以下 2つのイテレーション用メソッドを持つ。各メソッドの挙動は以下のようになる。 __iter__: Series の値 ( values ) のみをイテレーシ
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
Pythonでメソッドチェーンを実装する - Qiita
class MyList(list): ... def method(defined_type): def wrap(f): def wrapper(*args, **kwargs): return defined_type(f(*args, **kwargs)) return wrapper def decorator(f): setattr(defined_type, f.__name__, wrap(f)) return decorator @method(MyList) def map(l, func): return [func(el) for el in l] print(MyList([1, 2, 3]).map(lambda x: x+1).map(lambda x: x+2)) # [4, 5, 6]
folium（位置情報の可視化）の使い方メモ - Qiita
概要 地理情報をPythonで扱うのに便利なfoliumというパッケージについてまとめる。 foliumについて foliumは、LeafletというJavaScriptライブラリを上手いことPythonでラップしてくれているライブラリ。 Mapオブジェクトを作成 Mapオブジェクトに様々な形を追加 Mapオブジェクトをhtmlとして保存 という手順で、簡単にインタラクティブな地図を含んだHTMLファイルを作成することができる。JupyterLab上では、単純にMapオブジェクトを表示させるだけで画面内で地図が表示される。 このエントリは、JupyterLab上で書いている。当エントリ内のコードを順番にJupyterLabで実行すれば、同じ結果が得られる（はず）。 バージョン情報 import sys import folium print(f"""Python {sys.version}
Python で並列処理(初めての人向け)
Pythonで並列計算してみたいけど，どうすればいいかわからない調べたらいろいろ出てくるけど，いまいちピンとこないとりあえず簡単なプログラムで動作確認して，早く実装したいそんな方のための投稿になればなーと思います． いつものことですが，上の状態にあった自分が「そこそこ」使えるようになるまでのメモをまとめたものになります．早く実装できることを目標としているため，なるべく詳しい説明を省いて平易に説明することを心掛けたつもりです．．． 一番簡単な形：引数が一つで，その変数を並列させて処理前置きが長いのは苦手なので，早速簡単な例を挙げてその簡単な説明をしてみます．Pythonで並列化を試みる際に一番最初に見た方がよいと思うのは次のページです．Pythonの並列化の記事をいくつか見てもよくわからなかったのですが，このページで最初の手がかりがつかめました． pythonの並列計算（CPUの数だけ並列さ
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