Webなエンジニアのための「Pythonデータラングリング」入門 - Qiita
Rettyでサーバサイドエンジニアをしています,nakagawa(@shinyorke)ともうします. Rettyではアライアンス関連のバックエンド開発およびデータ整備を,プライベートでは野球の統計分析をPythonを駆使してやっています. 1 このエントリーでは明日からでも現場で使える,「Pythonデータラングリング」術を簡単に紹介したいと思います. 言いたいことを3行でまとめると 受け取ったデータのチェックやおためし利用,APIの使い方・戻り値チェックにPythonオススメ2 データ操作もAPI呼び出しもデータ保存も数行のコードでイケる 手元にJupyter環境を用意しておくと何かと取り回しが良くて便利 データラングリング（Data Wrangling） #とは データ（Data）を飼いならす（Wrangling,アメリカ英語 3 ）という意味の造語です. 意味合い的には,データの統
予約導線をささえるPython製バックエンドをLuigi+pandas+Scrapyで作ったハナシ - Qiita
この記事は Retty Advent Calendar 2017 24日目です. 昨日は@udoooom さんの 「カワイイはつくれる」 でした. Rettyのサーバサイドエンジニア兼魚料理担当のnakagawa(@shinyorke)ともうします. 好きな魚料理は「青魚の南蛮漬け」1,趣味は野球のデータ分析です.2 気がつけばRetty Advent Calendar 2017三回目の登場です,今日もPythonのハナシで吟じます,よろしくお願いします テーマ「Pythonでのバックエンド開発」 一言で言うと, Pythonでバックエンド（バッチ処理）をオールインワンで作った時のノウハウとなります. 他社様のサービスとデータ連携する基盤をPython + Docker + AWS ECSで作った＆運用している（今年から） Pythonライブラリ（Jupyter notebook, req
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