Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
Introducing xlwings Lite Run Python code directly in Excel without a local Python installation! xlwings (Open Source) This it the core Python package. It requires a local installation of both Excel and Python and works on Windows and macOS. Write Python scripts to automate Excel Write macros in Python and run them at the click of a button Write user-defined functions (UDFs) in Python (Windows-only
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 -
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
（翻訳）2017年の展望: pandas, Arrow, Feather, Parquet, Spark, Ibis - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 2017年の展望: pandas, Arrow, Feather, Parquet, Spark, Ibis （原文：http://wesmckinney.com/blog/outlook-for-2017/ ） 2016/12/27 Python
ソフトウェアエンジニアは一般的な人々と比べてどのくらい稼ぐのか : Pythonでのデータ収集・処理・可視化 | POSTD
(訳注：2016/7/15、記事を修正いたしました。) 本記事では、世界50カ国におけるソフトウェアエンジニアの年収の中央値と国内の年収の平均値（1人当たりのGDP）を比較します。その方法は、まず lxml を使ってWebページからデータを収集し、 Pandas のデータフレームに変換した後、クリーニングを行います。そのデータに対し matplotlib を使い、全体としての傾向を可視化する散布図と棒グラフを作成するというものです。一般的な人々と比較するとソフトウェアエンジニアはどのくらい稼いでいるのか、その収入が高い国と低い国を比較してみましょう。 データは PayScale と 国際通貨基金（IMF） から得たもので、2014年5月に Bloomberg に掲載されたものです。そこに、PayScaleが最も入手しやすい50カ国の統計データが含まれていました。ソフトウェアエンジニアに関す
Python xray で 多次元データを pandas ライクに扱う - StatsFragments
はじめに pandas では 2 次元、表形式のデータ ( DataFrame ) を主な対象としているが、ときには 3 次元以上のデータを扱いたい場合がある。そういった場合 以下のような方法がある。 MultiIndex を使い、2 次元のデータにマッピングする。 3 次元データ構造である Panel、4 次元の Panel4D、もしくは任意の次元のデータ構造 ( PanelND ) をファクトリ関数 で定義して使う。 numpy.ndarray のまま扱う。 自分は MultiIndex を使うことが多いが、データを 2 次元にマップしなければならないため 種類によっては直感的に扱いにくい。Panel や PanelND は DataFrame と比べると開発が活発でなく、特に Panel4D、PanelND は 現時点で Experimental 扱いである。また、今後の扱いをどうす
Python pandas パフォーマンス維持のための 3 つの TIPS - StatsFragments
pandas でそこそこ大きいデータを扱う場合、その処理速度が気になってくる。公式ドキュメントではパフォーマンス向上のために Cython や Numba を使う方法を記載している。 Enhancing Performance — pandas 0.16.2 documentation が、軽く試したいだけなのに わざわざ Cythonや Numba を使うのは手間だし、かといってあまりに遅いのも嫌だ。そんなとき、pandas 本来のパフォーマンスをできるだけ維持するためのポイントを整理したい。 pandas に限らず、パフォーマンス改善の際にはボトルネックの箇所によってとるべき対策は異なる。pandas では速度向上/エッジケース処理のために データの型や条件によって内部で処理を細かく分けており、常にこうすれば速くなる！ という方法を出すのは難しい。以下はこの前提のうえで、内部実装からみ
Python pandas + folium + Jupyter でリーフレット / コロプレス図を描きたい - StatsFragments
引き続き、 R の可視化を Python に持ってくるシリーズ。R には以下のようなパッケージがあり、地図上へのリーフレット配置やコロプレス図の描画がカンタンにできる。それぞれの概要はリンク先を。 {leaflet}: リーフレット配置 Leaflet for R - Introduction (英語) {choroplethr}: コロプレス図の描画 choroplethrで大阪市のコロプレス図を描く - Technically, technophobic. これを Python でやりたい。調べてみると folium というパッケージが上記 両方をサポートしているようなので使ってみる。 github.com インストール pip で。 pip install folium 準備 以降の操作は Jupyter Notebook から行う。まずはパッケージをロードする。 import nu
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pandas - Python Data Analysis Library
Taipy — Build Python Data & BI web applications
GitHub - microsoft/vscode-gather: Gather for the Python Extension
GitHub - microsoft/coding-pack-for-python: Documentation and issues for the VS Code Python installer.
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