うるおい 光クリエール ACK70N 価格比較 ホーム > 家電 > 空気清浄機 > ダイキン(DAIKIN) > うるおい 光クリエール ACK70N ダイキン 光クリエール 2012年 9月 発売 うるおい 光クリエール ACK70N お気に入り登録 606 最安お知らせメールが受け取れます 3製品を比較（同じメーカー同時期発売） ショップが販売価格を掲載するまでお待ちください 価格推移グラフ お気に入り製品に登録すると、価格が掲載された時にメールやMyページでお知らせいたします 価格帯：¥―～¥― (―店舗) メーカー希望小売価格（税別）：¥75,000 ¥- うるおい 光クリエール ACK70N-W [ホワイト] ¥- うるおい 光クリエール ACK70N-T [ビターブラウン] 最大適用床面(空気清浄)：31畳 フィルター寿命：10年 花粉モード：○ 脱臭機能：○ メーカートップ

TCK55P 価格比較 ホーム > 家電 > 空気清浄機 > ダイキン(DAIKIN) > TCK55P ダイキン 2013年 9月14日 発売 TCK55P お気に入り登録 298 最安お知らせメールが受け取れます 6製品を比較（同じメーカー同時期発売） ショップが販売価格を掲載するまでお待ちください 価格推移グラフ お気に入り製品に登録すると、価格が掲載された時にメールやMyページでお知らせいたします 価格帯：¥―～¥― (―店舗) メーカー希望小売価格（税別）：¥66,000 ¥- TCK55P-W [ホワイト] ¥- TCK55P-T [ディープブラウン] タイプ：加湿空気清浄機 最大適用床面積(空気清浄)：25畳 フィルター寿命：10年 花粉モード：○ 脱臭機能：○ PM2.5対応：○ メーカートップページ 空気清浄機の人気売れ筋ランキング ―位 4.52 20人 50件(201

本エントリは、次のAdvent Calendarのために書かれたものです。 Python Advent Calendar 2013 (12月24日) 取り扱う内容 Pythonのデータ分析用ライブラリであるPandasの紹介と簡単なサンプルコードを取り扱います。 Pandasとは 一時期盛り上がったけどあんまりPandasの情報出てこないからよーしエントリ書いちゃうぞー、と息巻いていたらこのようなフルスタックな書籍が出版されるようです。 [amazonjs asin="4873116554" locale="JP" title="Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理"] どう見てもこの書籍のほうが有益です。本当にありがとうございました。 ...まぁ、発売日より2日早いのでセーフ（なにが？）として、めげずに続けます。 Pandas pandas is

Bio I am an entrepreneur and open source software developer focusing on analytical computing. I am currently a Principal Architect at Posit PBC. I co-founded Voltron Data and now serve on its advisory board. I created or co-created the pandas, Apache Arrow, and Ibis projects. I am a Member of The ASF and I have authored three editions of Python for Data Analysis. In the past, I was with Ursa Compu

追記 20170227: pip は Python 3.4 以降では Python 本体に同梱されるようになったとのことで、以下の作業は不要になりました。Python 本体をインストールすれば pip がモジュールとして次の形式ですぐに利用できます。 次のページが参考になります。 Python モジュールのインストール 注: ここでは setuptools を紹介してますが、現在 setuptools は更新がストップしています。代わりに distribute というパッケージが開発されていて、それが setuptools の代わりになるので、以下、 setuptools の部分を distribute で読み替えていただくとよいかと思います。基本的な使い方は同じです。 Python の魅力のひとつに、世界中で開発されている豊富なパッケージ（ライブラリ）群があります。 すばらしいパッケージ

データフレームにはこれらと対になる to_XXX 関数が用意されており任意の形式でデータを出力できます。いちいち CSV や JSON の Parser を呼んでコードを書かなくていいのはとてもラクですね。 import pandas as pd stock = pd.read_csv('stock_px.csv', parse_dates=True, index_col=0) しかも CSV などから読み込んだデータには自動的にインデックスが作成されます。新しいオブジェクトをより適した新しいインデックスで再作成することもできます。 また pandas の特徴として欠損値の扱いが充実していることも挙げられます。データ分析において欠損の無いクリーンなデータをいつも取り扱えるとは限りません。そこで pandas のオブジェクトの統計値はすべて欠損値を除外します。欠損値をどの程度許容するか閾値を

その他のデータフレームの関数についてはリファレンスを参照すると良いでしょう。 調整後終値 (Adjusted Closing Values) とは株式分割や配当の前後でデータを連続的にとらえるために分割後の値に調整したものです。 リターンインデックスとは銘柄の配当も加味した場合のパフォーマンスを示す指数で、投資単位を表す値を持つ時系列なデータです。 Apple のリターンインデックスは cumprod メソッドで求まります。 import pandas as pd import pandas.io.data as web # 2010 年以降の Apple 株の調整後終値を取得 price = web.get_data_yahoo('AAPL', '2009-12-31')['Adj Close'] returns = price.pct_change() ret_index = (1 +

最終的には、このブログの内容を本にする予定です。 このブログでは思いついたことを体裁を気にせずどんどん書いていきます。 皆さんの質問は大歓迎です。 コメント一覧 (15) 1. nadja 2005年03月21日 16:49 はじめまして、kazu_fujisawaさん、僕は卒論のテーマで一度ヨーロピアン型のコールオプションの価格決定に関係するところをやり、今金融工学にも興味があります。今度修士２年で専攻は情報統計力学（ニューロンや符号理論など）なのですが、少し質問させてください。 Black Scholesの方程式でオプションの価格決定ができ、また、それのレプリカをつくってリスクをなくすという流れがあるようなのですが、そうすると損もしないけど得もしないという流れ（ネタ落ち）になってしまいそうなのですが、どういう風に解釈するのでしょうか？ 2. 藤沢Kazu 2005年04月12日 21:

2011/01/16 "第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−1st Week− 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り−"を開催しました。 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京　( TokyoWebmining 9)−1st Week− 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り−: ATND Google グループ ※会場参加者ID写真（id:bob3 さんに感謝) 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 今回、第９回では初めて開催期間を２週に渡り開催します(1/16, 23)。２週開催の目的は１．"多くのテーマを対象とし"、かつ 、２．"各テーマにしっかりと時間を充て、深い議論を行えるようにす