GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
ipyvizzu is an animated charting tool for Jupyter, Google Colab, Databricks, Kaggle and Deepnote notebooks among other platforms. ipyvizzu enables data scientists and analysts to utilize animation for storytelling with data using Python. It's built on the open-source JavaScript/C++ charting library Vizzu. There is a new extension of ipyvizzu, ipyvizzu-story with which the animated charts can be pr
Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみた - Qiita
Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみたPythonSparkpandasVisualizationJupyter こんなウイジェットができて対話式にデータを分析できます。簡単すぎ！ PixieDustって何? PixieDustは簡単ですけど結構機能が広いライブラリーなので、ざっくり概要=What isは「Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー 「PixieDust」をザクッと紹介します」の記事に書きました。ご興味あればそちらをご参照ください。当記事はインタラクティブなチャート・ウィジェット周りの使い方(How-To)にフォーカスします。 まずはAPIを2つ知ってれば十分 Pixiedustで主に知っている必要があるAPIは基本、2つだけです. データをインポート
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
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【Python入門】Pythonを使った気象データ分析 - 第二弾 - Avinton Japan
DataFrame形式の気温データをグラフで視覚化する DataFrameのplotメソッドを使ってDataFrameの最低気温データをグラフで視覚化します。 最初にJupyter Notebook内でグラフを表示させるためのマジックコマンドを実行します。 %matplotlib inline このままplotメソッドを呼び出すと、1つのグラフに各年の気温データが横に並んで表示されます。 また、凡例と横軸にはDataFrameのヘッダーが表示されます。 凡例は「最低気温(℃)」、横軸は「年月日」ですが、日本語のため文字化けして□が表示されます。 df.plot() このままでは、各年の気温データの比較が難しいので、各年の気温データを重ねて表示させます。 各年ごとにplotメソッドを呼び出してplotメソッドのaxパラメーターに格納していくと、各年の気温データを重ねて表示できます。 また、D
野球データ分析を支えるPythonなノウハウ〜Jupyter notebookとpandas,SQLを添えて - Lean Baseball
※2017/12/19 20:45 この分析結果の詳細スライドを追加 Top写真（サムネイル）は雰囲気です,あまり気にしなくてOK.*1 Jupyter Advent Calendar 2017 19日目の記事です. ここでは,本年私がやった野球ネタの主に分析環境まわりについての話をサンプルや選定理由を絡めて紹介します. 本日開催されたBaseball Play Study 2017冬の発表資料「うわっ...アイツの年俸、高すぎ...？」を作った時のコードスニペットから作成しています. speakerdeck.com Python初学者〜中級者および,私と同じく野球が好きでたまらないンゴな方の参考になると嬉しいです. 上級者および強者の方には是非もっといい方法があったらコメント頂けると嬉しいです. 申し遅れましたこんにちは,私が「野球の人」ことshinyorke（シンヨーク）です. この記
クラウドワークス内でPandasとJupyterの布教活動をおこなった話 - クラウドワークス エンジニアブログ
どうも、Androidアプリの開発をやっています、エンジニアの岩木（@YusukeIwaki）です。 社内ではRubyistたちに囲まれながら、孤独にJavaを書いています（誇張ｗ） クラウドワークスでは、施策の事前調査や効果検証などのデータ測定を、エンジニアが率先しておこなう開発プロセスをとっています。 データ収集ではSQLを使う機会が多いのですが、「会員登録した人の、１週間単位での発注率の推移」のような複雑なデータを取ろうとした時に、わりとつらい思いをすることが多かったため、SQL運用のつらみを解決すべくPandasとJupyterの布教活動をおこなった！という話を共有します。 そもそも解決したかった"SQLのつらみ" 「データ収集をいろんなエンジニアがやる」というシーンにおいて クエリの結果の再利用性が低い 「よく使うベースクエリは関数化して、みんなで使い回す」ということができない。
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