matplotlibでよく使う手続き - Qiita
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline df = sns.load_dataset('titanic') df['survived'] = df['survived'] == 1 1. 棒グラフのデータラベル表示 直接書くと意外と面倒なこの手続き。 下記のスクリプトを分析フォルダに置いておきます。 以下の部分を変更できるよう、引数として持ちます。 ax : axisオブジェクト。指定がない場合はplt.gca()で取得する。 formatter : データラベルの表示形式(数値を文字列に変換する関数。 ただしパーセンテージ表記は頻繁に使うため、単に'percent'とだけで指定できるようにしておく。 orie
【随時更新】Pandasのplotとstyleでさくっと可視化する - Qiita
Pythonでデータを可視化するライブラリはいくつかありますが、Pandasだけでも結構なんとかなります。 Pandasを使った可視化はメソッドチェーンで完結できるので、無秩序に一時変数が散乱することを僅かながら防ぐことができます。 この記事では、私が実務でよく使うものを中心に、可視化のレシピを紹介します。 準備 環境 Python: 3.6.8 Pandas: 1.0.4 データ 今回は次の2つのデータをお借りします。 Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle Crimes in Boston | Kaggle それぞれtitanicとcrimeというDataFrameにします。 import pandas as pd import zipfile # 便利ジェネレータ def read_zipcsv(file, **kwargs)
AWS LambdaでPython外部ライブラリのLayerを作る前に - Qiita
結論 先人によって既に作られてないか、いったん確認してみましょう。 keithrozario/Klayers 使い方 なぜかAWS公式でLayerが提供されていないライブラリ、pandasを例として使います。 (Numpy + Scipyがあるなら、pandasもあってくれていい気がしています) 0. 前準備 AWS Lambdaにアクセスして、[関数の作成]を押し、適当な名前の関数を作ります。 「ランタイム」はPython3.8を選びます。「アクセス権限」はノータッチでOKです。 1. pandasをインポートし、テストを作成 import pandasを追加し、[保存]を押します。 [テスト]を押し、「イベント名」に適当な名前を入れます。 下のJSONは特にいじらなくてOKです。 この時点でもう一度[テスト]を押すと失敗します。pandasが無いよと言われています。 それはそうという感
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Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
