「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
Pythonでのデータ分析初心者がまず見るべき情報源のまとめ - Qiita
データ分析言語としてデータサイエンスの世界での存在を日々増している(と言われる)Python。 Pythonでのデータ分析、特にPandasの使い方についてまとめてみました。 ・Rユーザーの方がPythonを使いたい場合には特に有用だと思います。 ・基本的なデータハンドリングの方法に主眼をおいています。 RユーザーがPandas,Numpyを使う場合の早見表 【Slide Share】Python for R uses Rで使う記法をPythonで再現するにはどうしたらいいかの 比較早見表が列記されており、RでやっていたことをPythonでやろうと 思ったらかなり有用だと思います。 http://www.slideshare.net/ajayohri/python-for-r-users 【Pandas Official】Pandas -comparison with R 上記と同様、Rで
5. 【pandas】関連 — kaiyori 1.1 documentation
In [86]: df Out[86]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 2634 entries, 0 to 2633 Data columns (total 8 columns): 0 2634 non-null values 1 2634 non-null values 2 2634 non-null values 3 2634 non-null values 4 2634 non-null values 5 2634 non-null values 6 2634 non-null values diff 2634 non-null values dtypes: float64(5), int64(1), object(2) In [87]: rows = random.sample(df.index.tolist(
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <前編> - StatsFragments
概要 書いていて長くなったため、まず前編として pandas で データを行 / 列から選択する方法を少し詳しく書く。特に、個人的にはけっこう重要だと思っている loc と iloc について 日本語で整理したものがなさそうなので。 サンプルデータの準備 import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype: int64 df # C1 C2 C3 # I1 11 12 13 # I2 21 22 23 # I3 31 32
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10分でPandasを学ぶ - Qiita