matplotlibでよく使う手続き - Qiita
動機 私は普段からmatplotlibを用いてグラフを描画しています。 作成できるグラフのクオリティには満足していますが、 頻繁に使う割に、必要なスクリプトが長い手続きがあります。 そういった手続きは、分析用の汎用モジュールとしてまとめて書いておくのが便利です。 この記事では汎用モジュールから幾つか抜粋してご紹介します。 汎用モジュールは以降plotTools.pyと表記します。 データの処理とグラフ描画はJupyter Notebookから実行することを想定しています。 0.プロット用データの準備 サンプルデータとして、Titanicを使います。 seabornにデータが同梱されています （plotにはseabornのAPIは使いません）。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt imp
Polars
01FastPolars is written from the ground up with performance in mind. Its multi-threaded query engine is written in Rust and designed for effective parallelism. Its vectorized and columnar processing enables cache-coherent algorithms and high performance on modern processors. 02Easy to useYou will feel right at home with Polars if you are familiar with data wrangling. Its expressions are intuitive
Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
【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
pandas.DataFrameを結合するmerge, join（列・インデックス基準） | note.nkmk.me
共通のデータ列を持つ複数のpandas.DataFrameをその列の値に従って結合するには、pandas.merge()関数またはpandas.DataFrameのmerge()メソッドを使う。 pandas.merge — pandas 2.0.3 documentation pandas.DataFrame.merge — pandas 2.0.3 documentation インデックス列を基準にする場合はpandas.DataFrameのjoin()メソッドも使える。 pandas.DataFrame.join — pandas 2.0.3 documentation pandas.DataFrameを縦横に連結するにはpandas.concat()関数を使う。 関連記事: pandas.DataFrame, Seriesを連結するconcat 本記事のサンプルコードのpandas
pandasのcut, qcut関数でビニング処理（ビン分割） | note.nkmk.me
ビニング処理（ビン分割）とは、連続値を任意の境界値で区切りカテゴリ分けして離散値に変換する処理のこと。機械学習の前処理などで行われる。 例えば、年齢のデータを10代、20代の層（水準）ごとに分けるといった処理などがある。 pandasでビニング処理（ビン分割）を行うにはpandas.cut()またはpandas.qcut()を使う。 pandas.cut — pandas 0.22.0 documentation pandas.qcut — pandas 0.22.0 documentation それぞれ、 等間隔または任意の境界値でビン分割: cut() 要素数が等しくなるようにビン分割: qcut() という違いがある。 ここでは、pandas.cut()およびpandas.qcut()の使い方として、以下の内容を説明する。 等間隔または任意の境界値でビニング処理: cut() 最大値
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
python-pandas-plot
pandas.Series, pandas.DataFrameのメソッドとしてplot()がある。Pythonのグラフ描画ライブラリMatplotlibのラッパーで、簡単にグラフを作成できる。 pandas.DataFrame.plot — pandas 0.22.0 documentation Visualization — pandas 0.22.0 documentation Irisデータセットを例として、様々な種類のグラフ作成および引数の設定などをサンプルコード・結果とともに説明する。 Irisデータセット plot()メソッドの基本的な使い方 表示 画像ファイルとして保存 オブジェクトとして操作 共通の設定 サイズを変更 別々のサブプロットに描画 サブプロットのレイアウト サブプロットのx軸, y軸の共通化 プロットする列の指定 グラフの種類 折れ線グラフ（line plot）
Python pandas アクセサ / Grouperで少し高度なグルーピング/集計 - StatsFragments
日本語の説明がなさそうなので。 概要 pandas では groupby メソッドを使って、指定したカラムの値でデータをグループ分けできる。ここでは少し凝った方法を説明。 ※ dtアクセサ の追加、またグルーピング関連のバグ修正がいろいろ入っているので、0.15以降が必要。 ※簡単な処理については下の記事でまとめ。 はじめに 例えばこんなデータがあったとして、 import pandas as pd import datetime df = pd.DataFrame({'dt1': [datetime.datetime(2014, 10, 1), datetime.datetime(2014, 10, 2), datetime.datetime(2014, 10, 3), datetime.datetime(2014, 10, 4), datetime.datetime(2014, 10,
numpy/scipy/pandas/matplotlibメモ | mwSoft
pandasでいろいろplot 概要 pandasとmatplotlibの機能演習のログ。 可視化にはあまり凝りたくはないから、pandasの機能お任せでさらっとできると楽で良いよね。人に説明する為にラベルとか色とか見やすく出す作業とか面倒。 @CretedDate 2014/09/25 @Versions python 2.7.6, pandas0.14, matplotlib1.4.2 DataFrameをplot DataFrameに対してplot()と書くだけで概ね描画できる。 とりあえずimport。 %pylab import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pylab as plt 3つのカラムを持つDataFrameをplotしてみる。 df = pd.DataFrame( [ [0, 1, 2]
Pandasによる実践データ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
Pandasでデータ集計をする際に最低限覚えておきたいメソッド - Qiita
from sklearn import datasets import pandas as pd from collections import OrderedDict iris = datasets.load_iris() df = pd.concat([pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names),pd.DataFrame(iris.target,columns=["species"])],axis=1)
DataFrame や Series の重複データをチェック・削除－python | コード７区
from pandas import DataFrame df = DataFrame([['AA',100],['AA',200],['AA',200], ['BB',100],['BB',200]],columns=['x','y']) #-------------------- # x y # 0 AA 100 # 1 AA 200 ← 重複 # 2 AA 200 ← 重複 # 3 BB 100 # 4 BB 200 #-------------------- df.duplicated().any() #-------------------- # True #--------------------
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
はじめに Pythonでデータ分析を扱う上で必須となる、Pandasでのデータ操作方法の 初歩についてまとめました。 ついつい忘れてしまう重要文法から、ちょっとしたTipsなどを盛り込んでいます。 こんな人にオススメ → Pandasを初めて触ってみたい！ → Rが使えることをPythonでもやってみてーなー → Pandasの文法覚えきれねー どっかに一覧があれば便利なのに... → そもそもPythonでデータハンドリングってどれくらいできるものなのさ こちらも合わせてどうぞ ◆Pandasでデータ操作：Pandas_plyを使う http://qiita.com/hik0107/items/3dd260d9939a5e61c4f6 データを作ってみよう import pandas as pd df_sample =\ pd.DataFrame([["day1","day2","day
Python pandas 図でみる データ連結 / 結合処理 - StatsFragments
なんかぼやぼやしているうちにひさびさの pandas エントリになってしまった。基本的な使い方については網羅したい気持ちはあるので、、、。 今回は データの連結 / 結合まわり。この部分 公式ドキュメント がちょっとわかりにくいので改訂したいなと思っていて、自分の整理もかねて書きたい。 公式の方はもう少し細かい使い方も載っているのだが、特に重要だろうというところだけをまとめる。 連結 / 結合という用語は以下の意味で使っている。まず憶えておいたほうがよい関数、メソッドは以下の 4 つだけ。 連結: データの中身をある方向にそのままつなげる。pd.concat, DataFrame.append 結合: データの中身を何かのキーの値で紐付けてつなげる。pd.merge, DataFrame.join 連結 (concatenate) 柔軟な連結 pd.concat ふたつの DataFram
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
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pandas.DataFrame.queryによるデータ抽出10選 - Qiita
Find row where values for column is maximal in a pandas DataFrame