Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
pandasでcsv/tsvファイルの読み書き | mwSoft
csvの読み込み csv読み込み。 そのままread_csvすると1行目をheaderとして認識する。ヘッダがない場合はheader=Noneとしておけば良い。 下記のようなファイルを読み込んでみる。 10,8,3 12,1,5 5,3,3 import pandas as pd pd.read_csv("foo.csv", header=None) 10 8 3 0 12 1 5 1 5 3 3 試してみたところ、header=-1とかheader=Falseでも同じ挙動になった。 headerに名前を付ける場合は、namesを使用。 pd.read_csv( 'foo.txt', names=('a', 'b', 'c') ) a b c 0 10 8 3 1 12 1 5 2 5 3 3 ヘッダ行があれば特に何も指定せずに読み込める。 下記のようなファイルを読み込んでみる。 col1
Python pandas 図でみる データ連結 / 結合処理 - StatsFragments
なんかぼやぼやしているうちにひさびさの pandas エントリになってしまった。基本的な使い方については網羅したい気持ちはあるので、、、。 今回は データの連結 / 結合まわり。この部分 公式ドキュメント がちょっとわかりにくいので改訂したいなと思っていて、自分の整理もかねて書きたい。 公式の方はもう少し細かい使い方も載っているのだが、特に重要だろうというところだけをまとめる。 連結 / 結合という用語は以下の意味で使っている。まず憶えておいたほうがよい関数、メソッドは以下の 4 つだけ。 連結: データの中身をある方向にそのままつなげる。pd.concat, DataFrame.append 結合: データの中身を何かのキーの値で紐付けてつなげる。pd.merge, DataFrame.join 連結 (concatenate) 柔軟な連結 pd.concat ふたつの DataFram
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http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html
