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Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
The Python Tutorial
Tip This tutorial is designed for programmers that are new to the Python language, not beginners who are new to programming. Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal langu
TeachCraft
Learn to program Python within a multiplayer world we all know and love, Minecraft! Code yourself superpowers, build algorithms to construct large buildings or cities, even make a competitive PVP environment pitting your code-magic skills against your friends! Make learning to code fun! Get Started - For Individuals Get Started - For Educators (Disclaimer: TeachCraft is not associated with Mojang/
超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた -
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
paiza.IO Online editor and compiler
{{'validation.required'|i18n}} {{'validation.username.minlength'|i18n}} OK
MySQL
PostgreSQLと同様、いわゆる本格的なデータベースの一つであるMySQLの例です。Pythonに対応したMySQLドライバも数種類あるようですが、本サイトではPyMySQLを使用します。 ドライバのインストール 下記コマンドを入力しPyMySQLをインストールしてください。 ※これはpipがインストールされていることを前提としています。インストールしていない場合はpipの使い方とインストールを参照してください。 pip install PyMySQL insertサンプル データ登録は次のように行います。 import pymysql connector = pymysql.connect( host='localhost', db='sdb', user='msusr', passwd='mspsw', charset='utf8', ) cursor = connector.cu
Fedora Loves Python
On Fedora, Python comes pre-installed with first class support for Python virtual environments. It is ready for use straight out of the box. No guessing package names, no installation, just dive in and go. Look: [fedora]$ python3 -m venv env [fedora]$ . env/bin/activate (env) [fedora]$ python ... Fedora repositories include many versions of Python: CPython in multiple 3.X and 2.X versions, PyPy 2
100万倍速いプログラムを書く - Qiita
この記事はなんなの プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 書いて、在学時研究室に押し付けた後紛失したと思われていたものが発掘されたもの。 要約 ライブラリがあるならそれを使う。 ライブラリが無ければ、ボトルネック部分を探してそこだけ高速な言語で書きなおすか、可能なら事前コンパイルする。 最初から全てを Low-Level な言語で書くと大変、でも結果のプログラムは速い。 以下の時間の計測ではインポートにかかる時間は除いています。 使用するもの Python（3系） Numba Scipy Line Profiler Fortran（gfortran） QUADPACK QUADPACK以外の導入方法の説明は色んな所にあるので各自でお願いします。上3つに関しては、個人的にはAnaco
Amazon EC2上でPython2.7及び各種ライブラリ環境を整える | DevelopersIO
AWSではPythonはEC2環境にデフォルトで導入されていますし、AWS CLIもPython環境の上に成り立っています。そういう意味ではAWSを扱う人に取ってはPythonは割と身近な言語であると言えるでしょう。 そんな私もAWS CLIは普段使いしておりますが、何気にその他の環境...Pythonそのものであったり、データ分析等で使う(使える)ような各種ライブラリについては未知の分野が多いです。そこで当エントリでは、EC2上でPython環境、主にデータ分析周りのPython環境やライブラリを整える手順についてまとめて行きたいと思います。 目次 EC2環境の準備 Python2.7へのアップグレード AWS CLIのアップグレード Beautiful Soup IPython pandas scikit-learn(numpy/scipy/scikit-learn) PuLP Sim
sudo: pip: command not found in CentOS
I use CentOS and I installed pip to /usr/local/python-dir/bin/pip. I made a link to /usr/local/bin/pip. Then I executed sudo pip install xxx, it reported an error like this: sudo: pip: command not found I see $PATH is all right: /usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin However, I can only execute pip this way: sudo /usr/local/bin/pip install xxx How can I configure PATH or something
Python json.loads shows ValueError: Extra data
I am getting some data from a JSON file "new.json", and I want to filter some data and store it into a new JSON file. Here is my code: import json with open('new.json') as infile: data = json.load(infile) for item in data: iden = item.get["id"] a = item.get["a"] b = item.get["b"] c = item.get["c"] if c == 'XYZ' or "XYZ" in data["text"]: filename = 'abc.json' try: outfile = open(filename,'ab') exce
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
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Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない - Qiita
Pythonメモ : Python 3の基本をマインドマップで学ぶ - もた日記
Online editor and compiler
MySQL :: MySQL Connector/Python Developer Guide :: 5.4 Querying Data Using Connector/Python
Scientific Python Stack — Fedora Developer Portal
Cloud Web Scraper | Scrapy Cloud | Zyte