pythonには、Seriesというデータ構造とDataFrameというデータ構造があります。 データ分析において、これらのデータ構造に関する扱いを理解しておくことは必須ですので、簡単に入門記事を書いておこうと思います。 目次 pandas Seriesの利用 Seriesを扱うメソッド DataFrameの利用 スポンサーリンク pandas pandasはデータ分析に便利なデータ構造と、簡単に分析が行えるツールを備えています。 Rユーザーであればデータフレームは馴染み深いとは思いますが、pythonではpandasを入れないとデータフレームは使えません。 ということでpandasを読み込みましょう。 import pandas as pd 慣例に従い、pdという名前で読み込みます。 Seriesの利用 pandasではシリーズというデータ構造を使うことができます。 In : seq0=

クラスの役割 本連載では以前に、関数は「何らかの定型処理を行うひとまとまりのコードを再利用する」ための仕組み、パッケージやモジュールは「複数の関数などを1つ以上のファイルにまとめることで、それらを他のコードから再利用する」ための仕組みといった話をしてきた。クラスもそうした「コードの再利用を可能にする」仕組みの一つだ。 クラスとは「何らかのデータ（インスタンス変数）と、それらを処理するためのコード（メソッド）をひとまとめにして名前を付けることで、後からそれらを再利用する」ための仕組みといえる。なお、モジュールやパッケージでクラスを定義すれば、それらももちろんインポートして利用できるようになる。 今述べたような「何らかのデータと、それらを処理するためのコード」を1つの単位（オブジェクト）として考え、「さまざまなオブジェクトを、メソッド呼び出しを通じて、どのように作用させていくかを記述することで

Pythonクローリング&スクレイピングはおかげさまでご好評いただき、この度、増補改訂版を出版する運びとなりました。紙版は本日8/10発売で、電子書籍版は既に発売中です。 Pythonクローリング&スクレイピング[増補改訂版] -データ収集・解析のための実践開発ガイド 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る クローリングやスクレイピングを扱う書籍は、対象として利用しているWebサイトの変化によって、サンプルコードが動かなくなってしまう宿命があります。初版を執筆した際は、なるべく考え方を伝えるようにすることで、たとえサンプルが動かなくなったとしても役立つ内容にすることを心がけました。 ですが、書いてあるコードがそのまま動くに越したことはありません。今回改訂の機会をいただいたことで、読者の皆様に学