ExcelにPythonが搭載？ - Qiita
自分は、1年前からPythonを使い始めました。Pandasを始めとするPythonのデータサイエンス用のライブラリーは便利です。 つい最近、マイクロソフトがExcelにPythonを搭載することを検討しているというニュースが流れました。VBAとは長い付き合いなので、前半でVBAよりPandasが数倍便利だということを書いて、後半でExcelにPythonを搭載されることへのコメントを書くことにします。自分は、ExcelはデータのためのGUIツールとしては便利で役に立つツールだと思っています。ただ、VBAの方が長年放置されていて最近の言語としては落第なのでPythonが搭載されることを期待したいと思っています。急遽テーマを変更したので、時間がなくて以下は「Excel VBA Advent Calendar 2017 20日目」の記事と同じにしてしまいました。 「ExcelにPythonが搭
Pythonではじめるロケーションデータ解析
PyDataTokyoでの発表資料をアップしました。 http://pydatatokyo.connpass.com/ スマートフォンやセンサーデバイスの普及に伴い、「ロケーション・インテリジェンス」と言われるように、位置情報データの解析が盛んになってきています。本発表では、地図オタクが位置情報データを扱う上でぶつかる特有の問題やPythonライブラリを活用した対処方法を紹介します。位置情報データにまつわる解析事例も交えつつ、地図の世界に誘います。 参考） https://www.youtube.com/watch?v=2sXKpj9Z91k https://www.youtube.com/watch?v=dnPIwmlphIIRead less
Python geopandas + Bokeh で地理情報をプロットしたい - StatsFragments
数日前、pandas を利用して地理情報をプロットするという非常によいエントリが翻訳されていた。 postd.cc 上のエントリ、前処理が手間に見えるが pd.read_html や .str アクセサを使えばもっと簡単に書けると思う、、、がそれは本題でない。 pandas で地理情報を扱う場合、geopandas という拡張パッケージを利用すると便利なため、その使い方を書きたい。また、処理を Python で完結させるため、QGIS ではなく Bokeh でプロットしたい。 geopandas のインストール pip で。 $ pip install geopandas geopy このエントリでは依存パッケージである shapely、geopy の機能も利用する。shapely は自動的にインストールされるはずだが、geopy については上のように別途インストールが必要。 地理情報の読
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
Jupyter から見た Treasure Data の使い方 - Qiita
Jupyter + Pandas-TD について何か書こうと思っていたところ、Cookpad の有賀さんによる素晴らしい紹介記事が！流れに便乗して、ここでは Pandas-TD の使い方をいくつか紹介したいと思います。 データに素早くアクセスするために Pandas と Treasure Data を組み合わせるためにスタートした Pandas-TD ですが、最近はどちらかというとインタラクティブなデータ探索を楽にするために開発を続けています。その典型がマジック関数で、Jupyter を開いてすぐクエリを実行したいときに重宝します。 時間を掛けてデータ分析するなら、素の Pandas 関数を使ってプログラミングする方がいいのですが、ちょっとしたログの調査のたびに Python でコードを書くのも面倒です。自動化できるところは自動化し、なるべく簡潔に欲しい結果を得られるようにするのがマジック
pandas のデータ集約とグループ演算を利用して株価を分析する - Qiita
データをカテゴライズしてそれぞれのカテゴリに関数を適用するのは集約や変換と呼ばれます。これらはデータ分析のワークフローの中でもとりわけ重要な部分とされます。 pandas はグループ演算における強力な機能を有しており直感的な操作が可能です。 R 言語の様々なパッケージ作者であるハドレーウィッカム氏の有名な論文 The Split-Apply-Combine Strategy for Data Analysis (PDF) ではグループ演算のプロセス「分離ー適用ー結合」について述べられています。 pandas でもこのグループ集約操作モデルをベースとなる考え方として取り入れています。データはプロセスの最初の段階で 1 つ以上のキーによって分離され、次にそれぞれのグループに関数が適用され、関数を適用した結果が結合されて結果を示すオブジェクトに格納されます。 以前に Ruby で日本国内の株価を
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