pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
numpyオブジェクトをjson.dumpできるようにエンコーダーを拡張する方法 - 微忘録
最近、友人の運営する大学講義の検索サイトを、機械学習で良い感じにしてます。 地味に悩んだのが「JSON形式でのデータ入出力」の部分。具体的には、「JSON形式で渡されたデータに、推定結果の一部numpyオブジェクトを加えたJSONデータを返す」作業。 Pythonなど動的言語はデータ型をよしなに判断してくれますが、少し例外に触れた時には指定してあげる必要があります。 今回はその例外のためにクラスを自作して指定する方法を備忘録。 問題 解決策 最後に 参考記事 問題 何も引数に指定せず、ただ以下の様にjson.dumps()メソッドにnumpy.int64などを渡すと、以下の様なエラーに遭遇する。 json.dumps(numpy.int64(111)) ---------------------------------------------------------------------
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