Jupyter NotebookでPandasのDataFrameを表示する時、カラム数が多すぎると省略されてしまうことがある。 そんな時は、 pd.set_option('display.max_columns', 100)とやると良い。100の部分は表示したいカラム数。 また、表示する行を増やしたい場合は、 pd.set_option('display.max_rows', 500)上は、500行表示するように設定している。 KaggleのKernelを見ていたところ、知ることができた。
Jupyter NotebookでPandasのDataFrameを表示する時、カラム数が多すぎると省略されてしまうことがある。 そんな時は、 pd.set_option('display.max_columns', 100)とやると良い。100の部分は表示したいカラム数。 また、表示する行を増やしたい場合は、 pd.set_option('display.max_rows', 500)上は、500行表示するように設定している。 KaggleのKernelを見ていたところ、知ることができた。
Timestampクラス TimestampクラスのAPIドキュメント params: Timestampクラスオブジェクトの生成 直接生成 to_datetime関数を使った生成 date_range関数を使った連続した時刻データの生成 Timestampオブジェクトから情報取得 タイムゾーンの指定 offsetsオブジェクトを使った加減 日付データの差をとる まとめ 参考 Python上で時系列データを扱う際はdatetimeモジュールを使うのが基本です。 例えばですが、現在時刻を取得したい時は以下のように書きます。 In [1]: import datetime In [2]: time = datetime.datetime.now() In [3]: time Out[3]: datetime.datetime(2018, 9, 21, 10, 29, 17, 681135) こ
ツールの使い方 WEBブラウザ上で動作する、RGB値とHTML・CSSなどの色指定で使用するカラーコードを相互変換するシンプルなツールです。 カラーコードをRGB値に変換したい場合は上の欄にカラーコードを入力してください。 RGB値をカラーコードに変換したい場合は下の欄にRGB値を入力してください。 このツールはカラーコード・RGB値どちらか一方のパラメータを編集すると、その内容にあわせて反対側のパラメータが自動的に書き換えられる仕組みとなっておりますので、即座に変換結果を求めることができます。 上側の入力欄がカラーコード。6桁もしくは3桁の16進数を入力します。 下側の入力欄はRGB値の入力欄です。0から255まで10進数の数字が入ります。 Rが赤色、Gが緑色、Bが青色を表しています。 RGB値は、入力欄の横にあるスクロールバーで調整することもできます。 そして、一番下にあるボックスに現
python pandas 累積和・構成比について ■pandasのcumsum() を使って各データの累積和と累積構成比を算出してみる。 rename3=pd.DataFrame(rename3) rename3['kouseihi'] = rename3[5]/ rename3[5].sum() rename3['ruiseki'] = rename3[5].cumsum() / rename3[5].sum() rename3.head(10) 総数 ruiseki ruiseki 1 665265 0.706619 0.706619 2 143601 0.859147 0.152528 3 56127 0.918763 0.059616 4 28285 0.948806 0.030043 5 16012 0.965813 0.017007 6 9836 0.976261 0.010
sort(), sorted()で任意の順に並び替え Pythonでは、リストのsort()メソッドや組み込み関数sorted()でソートを行う。これらの違いについては以下の記事を参照。 関連記事: Pythonでリストをソートするsortとsortedの違い デフォルトでは文字列のリストはアルファベット順にソートされる。降順にしたい場合はreverse=Trueとする。サンプルコードはsorted()を使っているがsort()でも同じ。 l = ['Banana', 'Alice', 'Apple', 'Bob'] print(sorted(l)) # ['Alice', 'Apple', 'Banana', 'Bob'] print(sorted(l, reverse=True)) # ['Bob', 'Banana', 'Apple', 'Alice']
matplotlib.pyplot.figure関数を使う。 matplotlib.pyplot.figure(figsize=(横インチ, 縦インチ), dpi=解像度, facecolor=グラフの余白色, edgecolor=’k’) ※numというパラメータ引数もあるようだが、使い方がよくわからない ■ビットカジノ ■サンプルスクリプト import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 11, 23, 45, 21] plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=50) plt.bar(x, y) plt.savefig('bar_basic.png') plt.show() (実効結果)
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