これらのメソッドを使用することで、データフレームの列に対して.when()で定義した条件に従ってデータの操作を行えます。たとえば以下のサンプルスクリプトでは、楽器名と演奏者数のデータフレームに対して条件により「Group」列を追加しています。 example03.py：.when()で指定された条件で新たな列を追加するサンプル import polars as pl # サンプルデータフレームを楽器名と演奏者数で作成 df = pl.DataFrame( { "Instruments": ["Violin", "Trombone", "Flute", "Cello", "Trumpet"], "Players": [5, 1, 3, 2, 1], } ) # 新しい列 'Group' を条件に基づいて作成 df = df.with_columns( pl.when(pl.col("Play

門脇（@satoru_kadowaki）です。11月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.12の新機能であるsub-interpretersについて紹介します。 2023年10月2日に「 Python 3.12.0 」がリリースされました。今回も気になる新機能が多く、本記事で紹介するsub-interpretersもPythonで並列処理を行うための新機能です。 Python 3.12の新機能については以下のリンクを参照してください。 What’s New In Python 3.12 -Python 3.12.0 Documentation 本記事ではPythonにおける並列実行のこれまでと、sub-interpretersが現状どのように使用できるかについて説明します。 なお、執筆にあたり先日開催されたPyCon APAC 2023において、sub-in

いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って⁠⁠、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型

鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Webブラウザ上でPythonが動作するPyScriptについて、内部構造なども含めて詳しく解説したいと思います。 PyScript公式サイト（https://pyscript.net/） Warning：PyScriptは現在非常に活発に開発が進んでいるプロダクトのため、将来的にこの記事のサンプルコードが動かなくなる可能性があります。記事執筆時点では最新バージョンであるPyScript 2023.03.1で動作確認しています。うまく動かない場合はPyScriptの公式ドキュメントなどを参照してみてください。 PyScript - PyScript documentation PyScriptとは？ PyScriptは公式サイトに「Run Python in Your HTML」と書いてあると

鈴木たかのりです。今月のPython Monthly Topicsでは、Python 3.10から導入されたBetter error messagesについて紹介します。Better error messagesがどういったものであるかの紹介と、どのようにこのエラーメッセージが出力されているか、Python内部の処理についても触れようと思います。 Better error messagesとは Python 3.10からBetter error messagesという機能が追加されました。この機能は名前のとおり「エラーメッセージを改善」するものです。「⁠エラーメッセージの改善」により以前よりもわかりやすいエラーメッセージが出力され、ユーザーがエラーの意味に気づきやすくなりました。 例として、以下のようなリストの閉じカッコ（]）を忘れたコードを実行し、出力されるエラーメッセージを見比べてみま

では、なぜこのようなことが起きてしまうのでしょうか。具体的な脆弱性の解説に移る前に、まずはReDoSのしくみについて説明します。 ReDoSのしくみ ReDosの脆弱性を理解するためには、そもそも正規表現によるマッチングを行う処理系である、正規表現エンジンのしくみについて知る必要があります。 正規表現エンジンの概要 正規表現エンジンとは、簡単に言えば「ユーザーから受け取った文字列（入力文字列）が、正規表現で表される文字列と合致するか否か」を判定するプログラムです。そしてこのプログラムのキモとなる「正規表現文字列の解釈」と「入力文字列が合致するか否かを判定する部分」は、「⁠有限オートマトン」を利用して実現しています。 具体的には、正規表現の文字列を有限オートマトンに変換後、入力文字列を有限オートマトンの入力として与え、文字列中に正規表現にマッチする部分があるか否かを、有限オートマトンの状態を

Python Monthly Topics Python 3.11の新機能：asyncio.TaskGroupを使った予測可能でより安全な非同期処理 こんにちは、福田（@JunyaFff）です。第4回目である10月の「Python Monthly Topics」は、2022年10月24日にリリース予定[1]のPython 3.11に追加されるasyncioの新機能asyncio.TaskGroupを紹介します。 Python 3.11の新機能 高速化が話題のPython 3.11ですが、今回取り上げるのは非同期I/Oで並行処理を実現する標準ライブラリasyncioの新機能asyncio.TaskGroupです。asyncio.TaskGroupは複数のタスクを並行処理する高レベルAPIになります。同様の既存機能（asyncio.gather()やasyncio.wait()）と大きく違う2

はじめに 国立研究開発法人 産業技術総合研究所の人工知能研究センターに所属している、片岡裕雄と申します。研究者としてコンピュータビジョン（CV）やパターン認識に関する研究を行う一方で、研究コミュニティcvpaper.challengeを主宰して「CV分野の今を映し、トレンドを創り出す」ことにも挑戦しています。cvpaper.challengeには最新動向の日本語サーベイ資料や研究メンバーによる研究成果も載せています。今回の記事に書ききれない、より詳細な情報はぜひそちらをご覧ください。 今回の記事については、出身大学の大先輩・皆川卓也氏から話を受けて実現しました。皆川氏は2010年にコンピュータビジョンの業界動向を寄稿されているのですが、今回恐れ多くもその企画を受け継ぐことになりました。 それから11年、深層学習の隆盛とともに発展してきたCV分野の動向を述べるにはあまりにも紙面が限られていま

第21回Sparkの設計と実装［2］～Sparkにおけるデータ共有の仕組みと耐障害性の実現方法 猿田浩輔，山田浩之 2016-06-08