dplyr使いのためのpandas dfply データ加工編（tidyr） - Qiita
はじめに dplyr同様の操作を可能にするdfplyライブラリのまとめ、今回はデータの加工編です。 なんと、tidyrの関数も使えます！ 基本操作は下記記事をご参照ください。 dplyr使いのためのpandas dfplyすごい編 事前準備、例データ 例データはseabornライブラリに付属しているみんな大好きtitanicと簡単に作成したデータを使います。 import pandas as pd import numpy as np from dfply import * #dfply読み込み import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset('titanic') #titanic読み込み
dplyr使いのためのpandas dfplyでもJOIN編 - Qiita
はじめに pandasデータフレームをRのdplyr同様に操作可能にするdfplyライブラリについてまとめるシリーズです。今回は100%中の100%大事なjoin関数です。複数のデータフレームを結合する関数ですね。 関連記事はこちら dplyr使いのためのpandas dfplyすごい編 dplyrのjoin関数についてはmatsuou1氏が解説している記事が分かりやすいです。 dplyrを使いこなす！JOIN編 事前準備、例データ import pandas as pd import numpy as np from dfply import * #dfply読み込み #例データ a = pd.DataFrame({ 'x1': ['A', 'B', 'C'], 'x2': [1, 2, 3] }) b = pd.DataFrame({ 'x1': ['A', 'B', 'D'], 'x
dplyr使いのためのpandas dfply window関数編 - Qiita
はじめに pandasデータフレームをRのdplyr同様に操作可能にするdfplyライブラリについてまとめるシリーズです。 dfplyについてはこちらをご参照ください。 dplyr使いのためのpandas dfplyすごい編 Window関数？ SQLではおなじみですが、主に集計や分析に使われる関数ですね。 実行結果がgroup_byしたときのように集約されるわけではなく、入力データに対しての実行結果が戻されます。そのためmutateと一緒に使うことが多いと思います。 dplyrでのwindow関数は、matsuou1氏がまとめているこちらも参考にして頂けるとわかりやすいです。 事前準備、例データ 今回も、みんな大好きtitanicを使用します。 import pandas as pd import numpy as np from dfply import * #dfply読み込み im
なぜデータ分析においては、SQLではなくRを使うべきか？ データ分析ツールExploratoryを使って、dplyrを使いこなす第2弾 データ集計編 - Qiita
これから、Rのフロントエンドと呼ばれているデータ分析ツールExploratoryを使いながら、dplyrについて簡単に説明していきます。第1弾はこちらから見ることができます。データはこちらからダウンロードできます。 データをインポートする まず、ここからプロジェクトを作ることができます。 次に、ここからデータをインポートできます。 データをインポートすると、データのサマリー画面を見ることができます。 summarize関数を使う フライト全体の平均遅延到着時間を見たくありませんか？ そういうときは、summarize関数の、summarizeコマンドを使うと見ることができます。 ARR_DELAY列のヘッダーをクリックしてfilterコマンドを選びます。 すると、自動的にsummarize(ARR_DELAY_mean = mean(ARR_DELAY, na.rm = TRUE))が入力
なぜデータ分析においては、SQLではなくRを使うべきか？ データ分析ツールExploratoryを使って、dplyrを使いこなす第1弾 Filter関数編 - Qiita
これから、Rのフロントエンドと呼ばれているデータ分析ツールExploratoryを使いながら、dplyrについて簡単に説明していきます。データはこちらからダウンロードできます。 データをインポートする まず、ここからプロジェクトを作ることができます。 次に、ここからデータをインポートできます。 データをインポートすると、データのサマリー画面を見ることができます。 Selectコマンドを使って、列を選択する Selectコマンドを使うことで、分析したい列だけを選ぶことができます。 知りたいデータだけをフィルタリングする 例えば、United Airline (UA)会社のフライトのデータだけを見てみましょう。 列のヘッダーをクリックしてfilterコマンドを選びます。 すると、自動的にfilter(CARRIER == )が入力されます。次に、レコメンドされている候補からUAを選びます。 ま
dplyrで書けるRedshiftSQL! - Qiita
この記事はリクルートライフスタイル Advent Calendar 2016の24日目の記事です。 データエンジニアリンググループ・ゆるふわAwesome機械学習エンジニアのtomomotoです。弊社はリア充が多く、24日だけカレンダーが空いている状態だったので、24日12時53分現在から数少ないリア充ではないエンジニアとしてQiita記事を書き始めています。 本記事では、JapanR2016で発表したLTネタのdplyrで書けるRedshiftSQLについて書きたいと思います。（新しいネタ考える時間なんてありません！） dplyrとは、R言語のライブラリで、データ処理を簡単にパイプ（%/%）を使って書くことができる神ライブラリです。実はこの神ライブラリをつかって、SQLを書かなくても直接RedshiftにSQLを投げることができるのです！イメージは下記の感じです。 使い方 コード書き方は
dplyr使いのためのpandas dfplyすごい編 - Qiita
以前からR, とりわけdplyrユーザーのpandas操作のために記事をまとめてきましたが、dplyr同様の操作は実現できていませんでした。が、ついにdfplyという素晴らしいライブラリを見つけましたので記事にまとめます。 関連シリーズ dplyr使いのためのpandas dfply データ加工編（tidyr） dplyr使いのためのpandas dfplyでもJOIN編 dplyr使いのためのpandas dfply window関数編 以前の記事はコチラ dplyr使いのためのpandas 基礎編 dplyr使いのためのpandas スライスsliceとインデックスindex編 dplyr使いのためのpandas マルチカラム操作編 dplyr? ってかたはコチラ（敬愛するmatsuou1氏の記事） dplyrを使いこなす！基礎編 dfplyのなにがすごい？ dplyrの機能がほぼその
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