やりたいことの確認 pandas.DataFrameから、ある特定の列を選択し、その列(pandas.Series)に対して何かしらの関数を適用させたい。 この記事のサンプルデータセットはアヤメ(iris)の統計データを使用します。 irisデータの読み込み import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns #=> pip install seaborn df = sns.load_dataset('iris') データのちら見 df.head() 開発環境を確認する 開発環境 OS：macOS Mojava Python：3.6.7 Pandas：0.24.2 Jupyter Notebook：4.4.0 pandas.Series.apply 各列に関数を適用させたい場合、pandas.Seriesのapplyメソ
はじめに この記事ではpandasの関数の1つであるqueryを用いた様々な条件抽出について紹介します。 筆者の経験の中で、データ前処理時に高頻度で遭遇する10つの例を元に実際のコードを記載します。 実行環境 mac OS Mojave Python 3.7.3
to_dict()メソッドを使うとpandas.DataFrame, pandas.Seriesを辞書（dict型オブジェクト）に変換できる。 pandas.DataFrameの場合、引数orientによってpandas.DataFrameの行ラベルindex、列ラベルcolumns、値valuesをどのように辞書のkey, valueに割り当てるかの形式を指定できる。 pandas.DataFrame.to_dict — pandas 0.22.0 documentation pandas.Seriesの場合は、ラベルがキーとなる辞書に変換される。 pandas.Series.to_dict — pandas 0.22.0 documentation ここでは以下の内容を説明する。 pandas.DataFrameのto_dict()メソッド 辞書の形式を指定: 引数orient dic
IntroductionPandas is an amazing library in the Python ecosystem for data analytics and machine learning. They form the perfect bridge between the data world, where Excel/CSV files and SQL tables live, and the modeling world where Scikit-learn or TensorFlow perform their magic. A data science flow is most often a sequence of steps — datasets must be cleaned, scaled, and validated before they can b
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Riiid Answer Correctness Prediction
pandas.DataFrame, pandas.Seriesの文字列と数値を相互に変換したり、文字列の書式を変更したりする方法について説明する。 データ自体を変換するのではなく、print()での出力などの表示をカスタマイズしたい場合はpandasの設定を変更する。以下の記事を参照。 関連記事: pandasの表示設定変更（小数点以下桁数、有効数字、最大行数・列数など） サンプルコードのpandasのバージョンは以下の通り。 以下の内容について説明する。 型変換（キャスト）: astype() 数値を文字列に変換 文字列を数値に変換 列の上書き、新たな列として追加 2進数、8進数、16進数の数値、文字列の変換 整数値を文字列に変換: bin(), oct(), hex(), format() 文字列を整数値に変換: int()で基数指定 基数を変換 文字列をゼロ埋め、アラインメント ゼロ
Azure OpenAI + Jupyter Notebookで自家製Code Interpreterを実現する - Qiita
はじめに ChatGPT Code Interpreter いいですよね。でもAzure OpenAIではまだまだ使えなさそう(そもそも使えるようになるのか？)なので、Jupyter Notebookと組み合わせて同じようなことを実現してみました。 Function Callingが使えるようになれば、ちょっと実装を変えたほうがよいところもありますが、とりあえず生ChatGPTで進めます。gpt-35-turbo(0613)です。お安くできますね。 環境準備 Jupyter Notebookを使える環境はお好みの方法でご用意ください。 あと、openai、matplotlib, pandas, numpyとか必要なものもお好きな環境にどうぞ。なお、日本語でグラフを作成したいので、japanize-matplotlibはいれておいてください。 Code Interpreterを実現する関数
PandasのDataFrameはたまにしか使っていませんでした。いつもググりながら使っていましたが、本格的に使うに当たり、整理をしてみました。query関数でできることや注意点、ブールインデックスとの比較などを整理しています。 似た内容として記事「DataFrameレシピ: 行列指定して出力」にloc、ilocプロパティなどを使った行列指定方法も書いています。 まとめ(早見表) 私が参照したい部分を一番上に持ってきました。全般的にquery関数の方がシンプルに記述できますが、文字列はブールインデックスの方がやや読みやすいです。 文字列・数値共通 条件 query ブールインデックス
pandasメソッドのチートシート - Qiita
pandasとは、pythonにおいてデータ操作を行うことのできるライブラリで、集計やデータ分析で非常によく利用されています。 目次・検索用 ・データフレームの表示設定（set_option） ・データフレームの作成（DataFrame） ・連番の列をつくる（RangeIndex） ・ファイルの読込からデータフレームを作成する（read_csv,read_excel） ・ファイルを書き込む（to_csv,to_excel） ・クリップボードにコピーする（to_clipboard） ・データ型の変更（astype） ・欠損値を特定の値で埋める（fillna） ・欠損値のある行や列を削除する(dropna) ・特定の行を抽出する（[ ]） ・ＳＱＬのように行を抽出する（query） ・列ごとの合計、または行ごとの合計を求める(sum) ・指定した列へ関数の適用（apply） ・他の列でグループ
目的 pythonで重いcsvファイルを読み込む時に、pandasだと時間がかかる。 そこで早いと噂のdaskを試してみる。 ここでは、daskの中身には詳しく触れず、使い方を説明する。 ちなみに、私が5GBのcsvファイルをdaskで読み込んだ時は、pandasを使用した時よりも10倍くらい早く読み込めた。 daskってなに？ daskとはpandasのようなライブラリの一つ。 daskは、pandasのDataFrameの処理を応用しているから、基本的にpandasと同じ動作をする。 早くなる理由は、並列分散を使用しているから。 詳しくはこちらの方の記事をご覧ください（めちゃわかりやすい） 使い方 anacondaをダウンロードした人なら基本的に何もせずに使える。 pandasならば、
全世界の建物地図情報の入手方法 - Qiita
概要 マイクロソフトが提供する衛星画像より推定した建物地図の入手方法について紹介します。 Building Footprints by Microsoft 建物地図の提供状況((C)Microsoft) 建物地図データは、こちらより確認できますのでご参考ください。 また、Google Colaboratoryのサンプルコードをこちらにアップしましたので、あわせてご参考ください。最後に、衛星画像に重畳した建物地図の例を紹介しています。 1.建物地図情報の入手 今回は、pythonでよく用いる行例モジュールであるpandasと同じ形式の位置情報データを扱うgeopandasを使います。geopandasを含めた位置データの使い方については、以下のサイトが網羅的にまとめれていますので、是非こちらをご参考ください。 【PythonでGIS】GeoPandasまとめ PythonでのShapefil
PandasのデータをpyarrowでParquet変換してGCS(Google Cloud Storage)にアップロード - YOMON8.NET
タイトルの通りです。PandasのDataframeをpyarrowでParquetに変換して、そのままGCSにアップロードしています。 スクリプト こんな形で実行可能です。ファイルを経由しないでBufferから、そのままアップロードしています。 import pandas as pd import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq import numpy as np import datetime from google.cloud import storage as gcs # ダミーデータでDataframe作成 row_num = 100000 string_values = ['Python', 'Ruby', 'Java', 'JavaScript', 'PHP','Golang'] df = pd.DataFrame({
pandasは、DataFrameの値の取得方法がいろいろあるため、値の代入更新もつい「この書き方でいいんだっけ」と混乱する。 基本的には（一般的な代入と同じく）左辺で更新するデータ範囲を、右辺で値を指定するのだが、左辺のデータ範囲の指定方法が様々あるのに加え、右辺での値の指定にも複数方法がある。 df.loc[df['col1']==3, ['col2', 'col3']] = df['col4'] col1 が 3 である行の col2,col3 列を、ともに同行の col4 の値にする 大別すると以下の感じ。 左辺のアクセス関数に例えば配列を渡しても、関数の種類や配列の中身によって、名前か、添字か、どのように解釈されるか異なってくるのがややこしさの元となる。
NumPyで、CSV（カンマ区切り）やTSV（タブ区切り）などのファイルを配列ndarrayとして読み込むにはnp.loadtxt()またはnp.genfromtxt()、ndarrayをCSVやTSVファイルとして出力（保存）するにはnp.savetxt()を使う。 便宜上、タイトルおよび見出しではCSVとしているが、カンマ区切りに限らず任意の文字列で区切られたテキストファイルを処理できる。 最後に触れるように、ヘッダー（見出し行）を含んでいたり、数値の列と文字列の列が混在していたりするファイルの読み書きにはpandasが便利。 また、他のアプリケーションで使う必要がなければNumPy独自のバイナリ形式で保存する方が楽。以下の記事を参照。 関連記事: NumPy配列ndarrayをバイナリファイル（npy, npz）で保存 本記事のサンプルコードのNumPyのバージョンは以下の通り。バー
10000 rows × 5 columns 更新するデータ target_index = df[np.random.choice([True, False], size=len(df))].index target_value = np.random.randint(low=1000, high=3000, size=len(target_index)) replace_series = pd.Series(target_value, index=target_index) # DataFrameでの置き換えも試してみているので作成。上記と同じデータ。 replace_df = replace_series.to_frame('value') 問題だったコード %%timeit transformed_df = df.copy() for index, row in replace_df
pythonのpandasにおいては、dataframeのコピーを=で行うと、データのコピーではなく、いわゆる参照渡しになる。 そうすると、下記のように、コピー先の変数に対して操作を行った結果が、コピー元の変数に対して反映される。 import pandas as pd import numpy as np ## それぞれのやり方でコピーした場合のID df = pd.DataFrame({ 'A' : 'FOO', 'B' : 'foo', 'C' : 'ふー'}, index=[1,2,3]) # 確認（Before） display(df) # コピー（参照渡し） df_copy = df # コピーに対して、１を代入したD列を追加する df_copy['D'] = 1 # 確認(After） display(df)
Pandas is a very popular tool for data analysis. It comes built-in with many useful features, it's battle tested and widely accepted. However, pandas is not always the best tool for the job. SQL databases have been around since the 1970s. Some of the smartest people in the world worked on making it easy to slice, dice, fetch and manipulate data quickly and efficiently. SQL databases have come such
皆さんこんにちは お元気ですか。最近自炊が少しずつ捗ってきました。 本日はデータ分析でよく起こる「Memory Error」の対策を書いていこうと思います。 今回のはGPUではなく、CPUです。 そもそもなぜ「Memory Error」と遭遇するのか 大量のデータを解析する、もしくは、大量の特徴量を扱うからです。 または、途中の巨大途中処理が原因で載らなくなったとかですね。 その結果、マシンが落ちることもデータ分析している人が陥るよくあることです。 その場合の処方箋を書いていこうと思います。 メモリ対策 不要な変数のメモリを開放する。 一番シンプルで、もういらないから消してしまえという方式です。 方法は単純です。変数をdelして、ガーベジコレクション（不要なメモリを回収し、空ける方式）を実行することです。 例えば、次の通りです。 import gc import numpy as np m
目的 現在特定口座で積み立てているオールカントリー投資信託を新NISA口座に移し替えたい。実際移し替えることはできないので、投資信託を売って、買うことになる。積み立て枠は毎月10万売って10万買えば良い。では成長枠の240万はいつ売って、いつ買えば良いのか？ 「セルインメイ（5月に売ってどこかに行け、セント・レジャー・デーまで戻ってくるな）」の格言通り5月に売れば良い？ MSCIオールカントリーワールドインデックスの一年の値動きを分析してみる MSCIオールカントリーワールドインデックス（MSCI ACWI）の一年の値動きをYahoo Financeから取得したデータを元に分析してみることにする。 2008年からのデータになっているのはYahoo Financeに2008年より前のデータがないからだ。ちなみに2008年というとリーマンショックの年で、ここから各国中央銀行はじゃぶじゃぶ金融緩
【Pandas】SecurityGroups の情報を Markdownに表示する Pythonスクリプトを書いてみた | DevelopersIO
Pandas の 1.0.0から DataFrameを Markdown形式に出力 することができます。 データ処理ライブリのpandas 1.0.0がリリースされました！ pandas.DataFrame.to_markdown 今回はこの Markdown出力機能を利用して AWSの SecurityGroup情報を Markdownテーブルに表示するスクリプトを書いてみました。 なお、 SecurityGroup情報の Markdown出力 自体は他のSDKで実装・ブログ化がされているので N番煎じです。 AWS SDKを使ってSecurity GroupをMarkdownのテーブルで出力するスクリプトを書いてみた 目次 環境 書いてみた スクリプト おわりに 参考 環境 Python: 3.7.3 Jupyter Notebook: 6.0.3 Boto3: 1.11.9 Pand
背景 2020/01/29にpandas 1.0.0がリリースされました！パチパチ 2020/02/14現在は、1.0.1です。 個人的には、下記の変更点が重要ポイントかなと思ってます。 - pandas独自のNA - String型の対応強化(Experimental) んで。 僕は分析時には、下記のライブラリとpandasを一緒に使うことが多いです。 dask intake 特にdaskのpandas1.0対応状況や、その他の細かな振る舞いについて整理しようかなと思っています。 daskのバージョンは2020/02/14現在2.10.1です。 intakeに関しては、daskが対応してくれれば問題ないっしょ、って思っています。 （daskの処理待ち時間が暇というのもある。） 気になっていること daskはpandas.NAをちゃんと使えんの？(ver 1.0関連) daskはdtype
GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
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R ユーザーのための Pandas 実践ガイド II: siuba と datar - ill-identified diary
概要 以前にも書いたように Python の pandas は参照透過性に欠けるため, 何度も書き換えて使用するような使い方に向いていない. これは pandas の用途と合わない. pandas をもっと快適にデータハンドリングする方法がないか探したところ, siuba, datar というパッケージを見つけたので紹介する. これらのパッケージの特徴を挙げ, 実験によるパフォーマンス比較してみた. 個人的には siuba のほうが信頼できると思うが, 現時点ではどちらも発展途上のパッケージである. 以前の続きということでタイトルを踏襲したが, 実は私がこれらのパッケージを知ったのは昨日なので「実践」的かどうかは少し疑わしい タイトルの通り R を知っている pandas ユーザーを想定読者としているが, R ユーザでなくても再利用のしやすい書き方は知っていて損はないと思う. その場合は実
pandasの時系列データに対するメソッドの引数で頻度（freq）を指定することが度々ある。頻度を表す文字列（頻度コード）と数値で任意の頻度や期間を指定できる。 例えば元データをリサンプリングするresample()やasfreq()メソッドなどで使う。 関連記事: pandasで時系列データをリサンプリングするresample, asfreq ここでは例としてpd.date_range()を使って、頻度（freq）の指定方法について説明する。 pandas.date_range — pandas 0.23.3 documentation 以下の内容について説明する。 頻度コード一覧 日付関連 時刻関連 数値で間隔を指定 複数の頻度コードの組み合わせ pandas.DataFrameやpandas.Seriesのインデックスをdatetime64型のDatetimeIndexとして設定し時
Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。 Pandasには２つの主要なデータ構造があり、Series（シリーズ）が1次元のデータ、DataFrame（データフレーム）が2次元のデータに対応します。 実務で利用するデータは２つの軸で表される2次元のデータが多いので、DataFrameを利用する機会は非常に多く、DataFrameを理解することは、データを効率的に扱う上でとても重要になります。 この記事では、まずはDataFrameの基本的な使い方を確認した上で、最後にDataFrameを用いたデータ分析の事例を確認していきましょう。 DataFrame（データフレーム）とはDataFrameは２次元のデータに対応するデータ構造で、次のように行と列で表現され、複数の行と列が存在します
Image by ArtTower JSON ファイルのデータを料理したい🍕 JSON ファイルに入っているデータを料理したい。そこで、Pandas へ JSON を読み込んで片付けよう！。 さて。 今までは、JSON の中身を覗いたり、ちょっとデータを追加したりする程度だったので Vlad Badea さんの超有能アプリケーション、JSON Editor で良かったのですが、今回は少々手の込んだことをする必要があるのでどうしようかなと。 Why Japanese people? たしか、組み込み python module [1] にまさにそのものズバリ、json [2]というのがあったはず。json って基本的に dictionary なんだから、薄切りだろうと厚切りだろうと、Pandas へ JSON を読み込み どうとでも料理できる！ というわけで、さっそく、 Script 1
はじめに 多様なリソースからデータベースを構築するために，データ成形にはpandasを用いることが多いです．そのため pandasで作ったデータ -> DataBase というフローをスムーズに行うことが肝になります． いままではreplaceとappendしかなかったため，pandas側で頑張って成形してから更新するしかありませんでした．(これがすごくめんどくさい) そんな中，先日pandasに待望のSql Upsert機能追加のプルリクがあったので，動かしてみました．これによって作業効率を爆上がりさせてくれるはずです・・！！ そもそもUpsertとは InsertとUpdateをやるという意味です． SqlにおけるUpsertの機能は大きく2つあります． Primary Keyベースで，存在するものはなにもせず，存在しないものはInsert(upsert_keep) Primary K
科学技術と関連するWebでの情報調査と分析を行っています。 特許データはJ-PlatPatで収集できます。J-PlatPatは独立行政法人工業所有権情報・研修館が提供する特許検索情報サイトです。特許庁のHPからもアクセスすることができます。 J-PlatPatでは、検索結果をcsvファイルにダウンロードできます。また、検索結果の分類コード（FI）ランキングを画面上で確認でき、コピペでスプレッドシートに保存できます。 さらに、検索された各特許は、全文をPDFファイルとしてダウンロードしたり、請求項と詳細な説明は画面上開いてコピペすることができます。 この記事では、J-PlatPatでの検索結果情報から、 公知年別件数推移 出願人別件数ランキング FI分類コード別件数ランキング をPythonで可視化しました。 ダウンロードするcsvには要約を含めることもできますので、自然言語処理を用いた分析
Ask questions, find answers and collaborate at work with Stack Overflow for Teams. Explore Teams Collectives™ on Stack Overflow Find centralized, trusted content and collaborate around the technologies you use most. Learn more about Collectives
はじめに 年末よりずっと忙しかったのですが、久しぶりに余裕ができて記事を書いています。 何年か前にやった仕事のフォローのため二週間の出張でマレーシアに来ています。お客さんに提出する報告書で久しぶりに時系列グラフを作成する必要があったので、その時調べたものをアップしたいと思います。（実はお客さん提出用グラフの時間軸はデフォルトで出してしまったのですが、提出後今後のために調べたものをアップしているのが本当のところです） 当方の環境は以下の通り。 MacBook Pro (Retina, 13-inch, Mid 2014) macOS MOjave Python 3.7.2 時間軸設定には以下のサイトを参考にしました。 https://stackoverflow.com/questions/17452179/not-write-out-all-dates-on-an-axis-matplotl
Analyse 100 GB of data with the Vaex dataframe library in Python
Analyse 100 GB of data with the Vaex dataframe library in Python Learn how to explore, visualise and analyse 100s of Gigabytes of tabular data with the Vaex open-source dataframe library in Python. Many organizations are trying to gather and utilise as much data as possible to improve on how they run their business, increase revenue, or how they impact the world around them. Therefore it is becomi
データを分析する上では、通常は１つのDataFrameだけではなく、複数のDataFrameを組み合わせて、データを確認・分析していく必要があります。その際に必要となるのが、結合の処理です。 DataFrameの結合方法を、データベースにおけるSQLでのテーブルの結合方法に例えると、結合には行単位の連結であるUNION(ユニオン)と、列単位の連結であるJOIN(ジョイン)の２種類があり、それぞれ次のようなものになります。 行単位の連結(UNION)：同じ列をもつDataFrameを縦(行を増やす)方向に連結する。列単位の連結(JOIN)：結合するキーとなる列を元に、DataFrameを横(列を増やす)方向に連結する。 この記事では、DataFrameの結合方法の１つである列単位の結合(JOIN)について学んでいきましょう。Pandasではmerge()を利用して、DataFrameに対して
Scaling Pandas: Dask vs Ray vs Modin vs Vaex vs RAPIDS
Scaling Pandas: Comparing Dask, Ray, Modin, Vaex, and RAPIDSHow can you process more data quicker? Python and its most popular data wrangling library, Pandas, are soaring in popularity. Compared to competitors like Java, Python and Pandas make data exploration and transformation simple. But both Python and Pandas are known to have issues around scalability and efficiency. Python loses some efficie
pandas.DataFrame.dropna# DataFrame.dropna(*, axis=0, how=<no_default>, thresh=<no_default>, subset=None, inplace=False, ignore_index=False)[source]# Remove missing values. See the User Guide for more on which values are considered missing, and how to work with missing data. Parameters: axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0Determine if rows or columns which contain missing values are remove
Announcing google-cloud-bigquery Version 1.17.0: Query Results to DataFrame 31x Faster with Apache Arrow
Announcing google-cloud-bigquery Version 1.17.0: Query Results to DataFrame 31x Faster with Apache Arrow Tim Swast on July 29, 2019; updated September 25, 2019 Upgrade to the latest google-cloud-bigquery and google-cloud-bigquery-storage packages to download query results to a DataFrame 4.5 times faster compared to the same method with version 1.16.0. If you aren't using the BigQuery Storage API y
Pandas DataFrame Visualization Tools - Practical Business Python
Introduction I have talked quite a bit about how pandas is a great alternative to Excel for many tasks. One of Excel’s benefits is that it offers an intuitive and powerful graphical interface for viewing your data. In contrast, pandas + a Jupyter notebook offers a lot of programmatic power but limited abilities to graphically display and manipulate a DataFrame view. There are several tools in the
GitHub - microsoft/coding-pack-for-python: Documentation and issues for the VS Code Python installer.
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pandasでShift JIS(cp932)で書き出す時のUnicodeErrorと戦う(Pyhton3 windows10) - HYT MachineWorks
pandasでShift JISで書き出す際に出るUnicode Errorとは？ 以下のようなコードでpandasでshift JIS(cp932)でcsvを書き出そうとすると import pandas as pd # エラーが出るデータを作成 unicode_data = [["全角\u0020スペース\n", "\xA0ノンブレークスペース"] for _ in range(100)] # dataframeに変換 df = pd.DataFrame(unicode_data) # pandasでshift-jisとして書き込む df.to_csv("./test_sjis.csv", encoding="cp932") 以下のようにエラーが出ることがある。 Traceback (most recent call last): File "C:/Users/hyt/python/p
GitHub - nalepae/pandarallel: A simple and efficient tool to parallelize Pandas operations on all available CPUs
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動機 仕事で AI や機械学習、データ分析といった技術を身に付ける必要性ができ、 まずは Python を使ったデータ分析を修得するために pandas を 利用したデータ分析にチャレンジしています。 自分にはシステム開発経験があり SQL には使い慣れているのですが、 pandas のデータ分析の記述方法があまり理解できない状況でした。 巷では「pandas は SQL と似ている」といった表現をよく聞くので、 それならば SQL での書き方を pandas の書き方と比較したら 理解が深まるのではないかと思い、今回まとめてみました。 なお本記事は、ある程度のターミナル操作や MySQL、Python、pandas についての知識がある方を対象としています。 なお、ここからの説明は長いためコードの比較結果のみを見たい場合は、 比較結果まとめを参照ください。 環境 項目 内容
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pandas の DataFrame と SQL の記述方法の比較 - Qiita
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