データ分析の前処理を行えるPythonライブラリ「pandas」、最も基本的なデータ構造「シリーズ」を解説
機械学習やデータ分析には、収集したデータを使いやすい形に整える前処理が不可欠です。その際によく利用されるのがPythonのライブラリ「pandas」。今回は『現場で使える！pandasデータ前処理入門』（翔泳社）より、pandasの最も基本的なデータ構造であるシリーズの概要と操作方法について抜粋して紹介します。 本記事は『現場で使える！pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法』の「CHAPTER 2 pandasのデータ構造」より「2.1 シリーズ」を抜粋したものです。掲載にあたり一部を編集しています。 2.1.1 シリーズの概要 シリーズはインデックス付けされた複数のデータ型（int、str、float等）を持つことが可能な1次元配列のオブジェクトです。 インデックスとはデータに対して付与されるラベルです。データの参照や様々な処理で使われます。インデック
NumPyで使われる多次元配列のデータ構造「ndarray」とは？
Pythonで数値計算を行なうためのライブラリであるNumPyでは、多次元配列を基本的なデータ構造として操作します。この独自のデータ構造を「ndarray」といい、知っておくことでデータ処理の際に高速化や省メモリ化したコードを書けるようになります。今回は『現場で使える！NumPyデータ処理入門』（翔泳社）からndarrayの基礎を紹介します。 本記事は『現場で使える！NumPyデータ処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法』の一部を抜粋し、掲載にあたって編集したものです。 NumPyとは NumPyは、Numerical Pythonの略称で、Pythonの数値計算のためのライブラリです。高速に数値計算ができることが特徴です。 NumPyで使われる主なクラスはnp.ndarrayと呼ばれる多次元を扱う配列です。NumPy配列は、公式ドキュメントでは単に配列と称されることが多
秒間100万クエリ・8万リクエストの「グラブル」安定稼働を支える、Cygames「3つの取り組み」【デブサミ2017】
ゲーム好きにはもちろん、普段はスマホゲームに興味がない人にも「グラブってる？」のTVCMでおなじみのタイトルとなったCygamesの「グランブルーファンタジー」。2017年1月には登録ユーザー数が1400万人を突破し、記念キャンペーンも開催された。これだけ大規模なソーシャルゲームの安定稼働を支えるためには、どのような技術や取り組みが求められるのか？ インフラ構築・運用にかかわる人にとっては気になるところだろう。本セッションでは、Cygamesのインフラセクションマネージャーを務める佐藤太志氏が「膨大なログデータの収集・活用」「リアルタイム通信の高速化」「タグシステムによる運用効率化」という3つの取り組みを中心に紹介。グラブルを支えるさまざまなインフラ技術や大規模ゲームならではの運用の工夫を語った。 講演資料：グランブルーファンタジーを支えるインフラの技術（Cygames Engineers
JavaScriptでスパイ、スタブ、モックなどのテストダブルを行う
本連載は、テストコードをこれから書こうと考えているJavaScript技術者を対象に、テストコードの意義から、テスト駆動開発、JavaScriptでのテストコードの書き方、継続的インテグレーションなどテスト全般にわたって解説します。また、原理原則だけでなくWhyから説明し、チームメンバーを巻き込みながら開発現場に活かせる考え方を総合的に解説します。第4回目の本稿は、JavaScriptでのテストダブルの方法を、Sinon.jsというJavaScriptテストダブルモジュールを使って説明します。 対象読者 JavaScriptの基本をある程度理解している方 テストコードをこれから書こうと考えている方 テストダブルとは テストコードを実行する際に、次のような課題に直面したことはないでしょうか。 Ajaxへのサーバへの問い合わせのような外部リソースも含めた処理のテストを行う必要があるが、テストデ
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