『Pythonライブラリ厳選レシピ』を執筆しました - Librabuch
このたび、『Python ライブラリ厳選レシピ』を執筆しました。5名の著者の共著本です。2015年10月17日に技術評論社より出版されます。 [amazonjs asin="4774177075" locale="JP" title="Python ライブラリ厳選レシピ"] Pythonは、便利な標準ライブラリとサードパーティパッケージを豊富に備えていることが知られています。この書籍は、Pythonの基本文法を学んだ初級〜中級者のかた向けに、定番 ＆ 便利なライブラリとその用例を紹介する目的で書かれています。 Python 3.4 をターゲットにしていますので長くお使いいただけるのではないかと思います。一家に一台、旅のお供にもどうぞ。 Twitterのハッシュタグ #pylibbook でワイワイやるみたいです。 先行販売や関連イベントも明らかになり次第お知らせする予定です。どうぞよろしく
Pandas 0.16.2 で追加された pipe() の使い方 - Librabuch
pipe() は、DataFrameオブジェクトまたはSeriesオブジェクトに対して関数を適応できます。 引数も利用できます。 def f(df, col): df['tax_in'] = df[col] * 1.08 return df master.pipe(f, col='price') 結果は「消費税の計算を行うpipe()の例」の実行結果と同等です。 ただし、これだけではpipe()のメリットは享受できていません。pipe()のメリットは、その名の通り、定義した関数を数珠つなぎに実行できる点にあります。 def discount(df): """ 商品名が ham だった場合に値引きを行います """ df2 = df.copy() df2.ix[df2.name == 'ham', 'price'] = df2.price - 30 return df2 def tax_in
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