Linuxでテキスト加工をするときにとても便利なコマンドとしてjoinがあります。 このコマンドは、CSVやTSVをテーブル接続のように繋ぐことが出来ます 覚えておくと、csv加工が捗ります 例としてa.csvとb.csvを用意します a.csv
![Joinコマンドでテキスト結合はこうする - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ffdf8ad1b908e1905ed33e750d29a80892f8012a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9Sm9pbiVFMyU4MiVCMyVFMyU4MyU5RSVFMyU4MyVCMyVFMyU4MyU4OSVFMyU4MSVBNyVFMyU4MyU4NiVFMyU4MiVBRCVFMyU4MiVCOSVFMyU4MyU4OCVFNyVCNSU5MCVFNSU5MCU4OCVFMyU4MSVBRiVFMyU4MSU5MyVFMyU4MSU4NiVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWRlZDVlMmZmMTRjMDg0Yjc2M2IzNzc4NjBhNzE1MGI%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwaGlyb2hpcm83NyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9M2U1YTA3MjJiNTQ3Y2UwZjcyMGNjNTk4ZGE2MjRmOTA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7472d707d4930afe5fe4ba8df4b58317)
import pandas as pd import datetime from dateutil.parser import parse 日付と時刻を扱うには主に[cci lang="python"]datetime.datetime[/cci]型([cci lang="python"]datetime[/cci]型と略します)を使います.日付や時刻と認識できる様々な文字列を解釈し[cci lang="python"]datetime[/cci]型に変換するのが[cci lang="python"]dateutil[/cci]パッケージの[cci lang="python"]parser.parse[/cci]メソッドです.
pandas.DataFrameの日時(日付・時間)を表した列を操作する方法を説明する。文字列とdatetime64[ns]型との相互変換、年月日、時刻を数値として抽出する方法など。 以下の内容について説明する。 文字列をdatetime64[ns]型(Timestamp型)に変換: to_datetime() Timestamp型の属性・メソッド dtアクセサで列全体を一括処理 年月日、曜日などを抽出 任意のフォーマットで日時を文字列に変換 Pythonのdataframe型、NumPyのdatetime64[ns]型の配列に変換 dtに用意されていないメソッドの場合 DatetimeIndexの場合 ファイルからの読み込み時に文字列をdatetime64[ns]型に変換 datetime64[ns]型をインデックスに指定し、時系列データとして処理する方法およびその活用法は以下の記事を参
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
BIツールとは、蓄積されたデータを集約し、レポーティング機能により共有・比較・分析などを行い、データを有効活用することができるツールです。企業内でも、このBIツールのデータをチェックすることで、スムーズな意思決定に役立てることができ、最近では、営業部門から経営戦略等のさまざまな分野で活用されています。また、データを自動で分析してくれるため、DXの分野でも年々シェアが高まってきています。ここでは、BIツールの概要から導入メリットを解説した後、無料で使えるオープンソースソフトウェアのBIツールの特徴を比較し、用途や利用者レベルに合ったおすすめの選定ポイントを紹介します。 + 目次 BIツールとは何か? BIツール導入のメリット データを分かりやすく可視化し、活用しやすい 業務の効率化につながる 課題をリアルタイムに把握し、迅速な意思決定ができる BIツール導入のデメリット コストがかかる どの
どうも、まさとらん(@0310lan)です。 今回は、JavaScriptを使って「グラフやチャートを描きたい!」とか、「さまざまなデータを可視化させたい!」という人にオススメのJSライブラリをご紹介しようと思います。 また、すぐに使い始められるように、ミニマムな構成の「サンプルコード」も合わせて掲載しているので、自分に合ったライブラリを使う取っ掛かりになれば幸いです。 ■Chart.js 【Chart.js】 最近、活発にバージョンアップをしている「Chart.js」は、すべてのグラフが自動的にアニメーション表示されるユニークな仕掛けを持っており、シンプルで理解しやすい記述が出来る点も魅力です。 グラフの種類は少ないものの、モダンブラウザ&レスポンシブ対応で、あまりカスタマイズせずに「デフォルト」のままでも手軽に使えるでしょう。 【 基本の書き方 】 「chart.js」ファイルは、公式
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く