Pythonで実践する時系列データ分析: pandasとProphetで未来を予測する - Qiita
はじめに ビジネスの世界で「先を読む」ことの重要性は言うまでもありません。売上予測、需要予測、株価分析など、時系列データを扱う機会は非常に多いですよね。しかし、時系列データの分析は一筋縄ではいきません。トレンド、季節性、外部要因など、考慮すべき要素が多岐にわたります。 そこで本記事では、Pythonを使って時系列データを効果的に分析する方法をご紹介します。特に、データサイエンティストの強い味方であるpandasライブラリの時系列機能と、FacebookのAIチームが開発した予測ライブラリProphetに焦点を当てます。 これらのツールを使いこなせば、複雑な時系列データでも、まるで未来を見通すかのように分析できるようになります。さあ、一緒にPythonで時を操る魔法を学んでいきましょう！ 1. pandasを使った基本的な時系列データ操作 1.1 データの読み込みと前処理 まず、時系列データ
NEC、Pythonを用いたデータ分析を高速化するソフトウェア「FireDucks」の無償提供を開始
NEC は、プログラミング言語「Python」を用いたデータ分析において標準的に使用されているテーブルデータ分析用ライブラリ「pandas」を高速化するソフトウェア「FireDucks」を開発しました(注1)。データ分析に必要なデータの前処理を最大16倍(注2)高速化し、データ分析にかかる時間の大幅な削減とコンピューティングコストの低減に貢献します。 また本日よりFireDucksのβ版をオンライン(https://fireducks-dev.github.io/)で公開します。どなたでも無償でご使用いただくことが可能です。 近年POSやEコマース等の売り上げデータや金融取引のトランザクションデータなど、大量のデータが容易に取得できるようになりましたが、それらデータから価値ある分析結果を導き出すためには、人工知能(以下、AI)や機械学習(machine learning： 以下、ML)を使
データ分析に必要な内容を凝縮、『最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析』
●価格：3190円（税込）●ISBN：9784296201129●発行日：2022年12月19日●著者名：赤石雅典 著●発行元：日経BP●ページ数：408ページ●判型：A5変 身近なデータをPythonで分析できるようになるための知識を、最短コースで身に付けられる本です。Pythonのホントの基本から、データ分析に必要なPythonライブラリの使い方、データ分析の実践例までを一気に学べます。プログラミングの経験がない方もこの1冊を読めば、実際のデータ分析を始められます。 ベストセラーの『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』『Pythonで儲かるAIをつくる』などを執筆した著者が送るデータ分析＆AI書籍の第4弾。いつもの平易な解説で、初学者も安心して学べます。 本書は次のような方に最適です。 （1）プログラミング言語自体を知らないが、データ分析のためにこれから勉強したいという方 （
たった一文でPandasのapplyメソッドを高速化する方法（検証計算あり） - Qiita
以下では、DaskやPandasなどと比較して、swifterがどの程度高速なのかを検証したいと思います。 swifterはベクトル化可能な場合とそうでない場合で挙動が異なるので、各々の場合を検証します。 使用したPCのスペックはIntel Core i5-8350U @1.70GHz、メモリが16GBです。 ベクトル化可能な場合 swifterはベクトル化可能なときはベクトル化するので、swifterの計算時間は単純にベクトル化した場合と ほぼ等しくなるはずです。これを確認してみましょう。 import pandas as pd import numpy as np import dask.dataframe as dd import swifter import multiprocessing import gc pandas_time_list = [] dask_time_list
データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最
pandas-datareaderで株価や人口のデータを取得 | note.nkmk.me
pandas-datareaderを使うと、Web上の様々なソースに簡単にアクセスして、株価や為替レート、人口などのデータをpandas.DataFrameとして取得できる。 pandas-datareader — pandas-datareader 0.8.0 documentation pydata/pandas-datareader ここでは以下の内容について説明する。 pandas-datareaderの概要 インストール データソース 株価（Alpha Vantage） データ取得 CSVで保存 グラフをプロット 人口、GDPなど（World Bank） データ取得 indicator 階層データの整形 以下のサンプルコードのpandas-datareaderのバージョンは0.8.1。2020年5月22日時点で動作を確認している。バージョンやデータソースの仕様が変わると動作しない
機械学習にも便利なPythonライブラリ「Pandas」の初心者向けチュートリアル - paiza開発日誌
秋山です。 機械学習やディープラーニングが流行っていますが、基本的には何をするにも大量のデータを取り扱いますよね。 データの集計・分析は、機械学習をするのに大前提として必要な作業です。 そんなときに便利なライブラリがPandasです。Pandasは、Pythonを使ったデータ解析に便利な機能を提供しているライブラリです。数値や時系列のデータの操作や、データ構造をいじったりすることができます。 というわけで、今回はそんなPandasを使えるようになりたい初心者の人に向けて、ちょっとしたチュートリアルを書いてみます。 ■Pandasって何ぞ Pandasとは超ざっくり簡単に言うと、Pythonを使って、ExcelやSQL、R言語みたいな感じでデータを取り扱えるようにしてくれる便利なライブラリです。 例えば、データの整列、グループ化、データ同士の結合、スライス、欠損データがあった場合の除外、時系
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
Python Jupyter notebookでpandasを使いCSVを読み込みグラフを描画してpdfなどで保存する方法
ここから特定の行（列）だけを抜き出してグラフにします。それで簡単な説明はあとでするとして、忘れないようにコードを書いておくことにします。 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import os df = pd.read_csv("/Users/yourname/Desktop/book.csv", encoding="UTF-8") plt.figure(figsize=(8, 6.5)) plt.rcParams["font.size"] = 22 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 12 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 15 plt.rcParams["legend.fonts
Pythonで株価データを取得し、Matplotlibで可視化する。 - Fire Engine
はじめに 株価データは、代表的な時系列データの一つですが、Pythonはこの時系列データを取り扱うのを非常に得意としています。特に、Pythonライブラリの一つであるpandasはもともと金融データを扱うために開発されたため、時系列データの分析に強力な機能を数多く備えています。 今回やることは非常にシンプルで、下記の２点だけです。（すべてIPython Notebook上で行っています。） １. Google Financeからトヨタの株価データを取得する。 ２. 取得した株価データを時系列データとしてプロットする。 株価データの取得 まず始めに、下記のように必要となるライブラリをインポートします。 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import matplotlib.py
Python pandas で日本の株価情報取得とローソク足チャート描画 - StatsFragments
以下の記事を読んでいて、pandas 標準では日本株式の情報が直接とれないことに気づいたのでやり方をまとめたい。 この記事では以下 2 点の処理について書く。 Yahoo! ファイナンス からの株価取得 ローソク足チャートの描画 補足 標準の v0.15.2 で簡単に動きをみているが、ちゃんとテストはしてない。特にローソク足チャートについては pandas の plot クラスにかなり依存しているため、バージョンが変わると動かなくなる可能性がある。 1. 株価の取得 まず、pandas には標準機能として外部サイトのデータを DataFrame で取得する機能 DataReader がある。DataReader では 日本株の情報は直接はとれないが、簡単に動きを書いておく。 DataReader での取得 DataReader では、0.15.2 現在で以下 6 つのデータソースをサポート
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <後編> - StatsFragments
概要 こちらの続き。これで pandas でのデータ選択についてはひとまず終わり。 Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <前編> - StatsFragments Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <中編> - StatsFragments サンプルデータの準備 データは 前編と同じものを使う。ただし変数名は変えた。 import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df1 = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s1 # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype:
1
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[python / pandas] DataFrame を扱う人が覚えておきたい、ちょっとレアな便利技16選 - Qiita![[python / pandas] DataFrame を扱う人が覚えておきたい、ちょっとレアな便利技16選 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ac0fb5b4d1c8c93e5d4886dd2dcfe0706211d92e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaXJ1a3U2JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1mOTAyYzU3ZmM3NDY2ZTdjZTZlMGExMmE0NTg5NWVlYw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9180b8af00e564c171e8e98f8f391616)
pandasのStyling機能で強化するJupyter実験レポート / PyConJP 2019
http://web-analytics-or-die.org/2013/07/pandas/