まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
pandas.DataFrameの行を条件で抽出するquery | note.nkmk.me
pandas.DataFrameから任意の条件を満たす行を抽出するにはquery()メソッドを使う。比較演算子や文字列メソッドによる条件指定、複数条件の組み合わせなどを簡潔に記述できる。 pandas.DataFrame.query — pandas 2.1.4 documentation Indexing and selecting data - The query() Method — pandas 2.1.4 documentation ブーリアンインデックス（Boolean indexing）による条件指定については以下の記事を参照。 関連記事: pandasで複数条件のAND, OR, NOTから行を抽出（選択） 特定の型の列を抽出したり、行名・列名で行・列を抽出したりすることも可能。 関連記事: pandas.DataFrameから特定の型の列を抽出・除外するselect_dt
pandasで複数条件のAND, OR, NOTから行を抽出（選択） | note.nkmk.me
pandasで複数の条件のAND, OR, NOTからpandas.DataFrameの行を抽出する方法を説明する。 注意点は二つ。 &、|、~を使う（and、or、notだとエラー） 比較演算子を使うときは条件ごとに括弧で囲む（括弧がないとエラー） なお、ここではブーリアンインデックス（Boolean indexing）を用いた方法を説明するが、query()メソッドを使うとより簡潔に書ける。 関連記事: pandas.DataFrameの行を条件で抽出するquery 本記事のサンプルコードのpandasのバージョンは以下の通り。以下のpandas.DataFrameを例として使う。 sample_pandas_normal.csv import pandas as pd print(pd.__version__) # 2.0.3 df = pd.read_csv('data/src/s
pandasで1000万件のデータの前処理を高速にするTips集 - Qiita
はじめに 当社にアルバイトに来ていた人（来春に新卒入社の予定）に「pandasを高速化するための情報は無いですか？」と尋ねられました。 このパッケージの使い方は多数の書籍やWebで体系立った記事で書かれています。 しかし、高速化に関しては体系的な情報源が思いつかなかったので、「実際に書いてみて、1つ1つチューニングするしかないです」としか答えられませんでした。 そこで、この方を始め、来春（2019年4月）にデータアナリストまたはデータサイエンティストになる新卒へ向けて、pandasの高速化に関する私の経験をTips集にしてお伝えしたいと思います。 この記事は今後も内容を充実させるために、Tipsを追加していきます。 この記事を読んだ後にできるようになること pandasでレコード数1000万件のデータでも1分以内で完了する前処理が書けるようになります。 その結果、1日中実行し続けなければな
データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
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低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対
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