PandasでNaNの列を処理する
Pandas でデータを扱うことで、データ分析の前処理が格段に楽になります。 列データにおける NaN の処理を例に、Pandasの便利さの説明をしたいと思います。 NaNとはNaN（Not a Number） は浮動小数点型における異常な値のことを意味します。 わかりやすい例で言うと、0での割り算が該当します。これは実数では表せないため、 NaN になります。 Pandas において NaN は 値が欠損している 場合によく遭遇する表現です。 具体例で見ていきましょう。以下のようなサンプルデータ（sample.csv）を作成します。 ID,名前,年齢,性別,趣味 1,小林,20,男,野球観戦 2,田中,35,女,飲み会 3,佐藤,29,男 4,鈴木,44,女,編み物データを read_csv 関数で読み出して DataFrame とした後、表示してみます。 1import pandas
Pythonで地名から住所と座標を割り出すジオコーディングを試してみる
2020年新年最初の投稿です 色々とPython製のライブラリについて調べていたら、仕事でも使えそうなライブラリを見つけたので、今回はそれを試してみます。 地名から座標を割り出す今回はジオコーディングの一種でもある地名や住所から座標を割り出してくれるPython Geocoderというのを使っていきます。Geocoderというものは、多言語にもあるライブラリだそうです。 Geocoderの特徴は、複数のマップサービスのAPIを統一されたスキーマや文法などで代わりに呼び出してくれます。 約30個近くのマップサービスに対応しており、GeocoderからGoogleMap、OpenStreetMapとあらゆるマップサービスからマップの情報を引き出してくれます。 ちなみにGoogleMapなどはAPI Keyが必要ですが、API Keyを設定していなくても、API Key不要なOpenStreet
GeoIP2を使ってIPアドレスの情報を取得 (Python編) - Tahoo!!
前のエントリーでは、PHPでGeoIPを使ってIPアドレスを解析した。 本エントリーでは、Pythonを使ったやり方をメモ。と、言ってもほぼPHPと同じｗ データベースのダウンロード 上記のエントリーと同様なので、上記のエントリーを参照のこと。 インストール インストールにはpipを使う。pipのインストールに関しては、pythonを使っている場合大抵インストールされていると思われるので省略する。 PHPと同様にGithubの公式ページが参考になる。 GeoIP2 Python APIのインストール $ pip install geoip2 これでインストールは完了。 使ってみる 以下のサイトを参考に、PythonでもIPアドレスから地域の情報を取得してみる。 サンプルコード import geoip2.database # データベースの読み込み reader = geoip2.data
Pandasでヒストグラムの作成や頻度を出力する方法
ヒストグラムを作成するhist関数 基数の数を変更する (bins) ラベルを元にヒストグラムを作成する by 非数値データの頻度をヒストグラムで表示する まとめ 参考 Pandasにもヒストグラムを作成する関数hist()が存在します。この関数は値を表示するのではなく、ヒストグラムをmatplotlibを使ってプロットします。単純に頻度の数値データが欲しい場合はvalues_counts関数が便利な関数です。 本記事では ヒストグラムの作成の仕方 value_counts関数を使った非数値データの頻度の出力方法 について解説します。 今回扱うサンプルデータはKaggleのチュートリアルからとってきたものです。 Titanic - Kaggle ここのtrain.csvという名前のファイルを使います。 （ダウンロードするためにはユーザー登録が必要ですが簡単なものなのでしておくことをお勧めし
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
標準python、numpy、pandasを行ったり来たりするために① - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # インポート import numpy as np import scipy as py import pandas as pd import itertools as it ''' 作成 ''' # リスト作成 list_value = [10,11,12] list_value Out[374]: [10, 11, 12] # タプル作成 tuple_value = (10,11,12) tuple_value Out[375]: (10
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Basemapをインストールしようとしたらつまづいたので忘備録 - Qiita
