【便利】Python 標準のリストと Pandas のDataFrame, Seriesを相互に変換する方法をまとめてみた | YOLO – 人工知能の導入録
Pythonのリスト型にどうしても変換したい時や、反対に、Pythonのリスト型をPandas形式に変換したい時ありますよね。 お互いに簡単に変換することができるので、その方法をまとめてみました。 こんな方にオススメです！ Python 標準のリスト型 list から Pandas の DataFrame（データフレーム）や Series（シリーズ）に変換したい Pandas の DataFrame や Series から Python 標準のリスト型 list に変換したい リスト型から Series に変換する方法 リスト型からSeriesやDataFrameへの変換はとても簡単です！ Python import pandas as pd #リスト形式 calendar = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] #Serie
pandasの要素としてリストを格納し処理 | note.nkmk.me
pandas.DataFrame, Seriesの要素としてPythonの組み込み型であるリストlistを格納できる。 例えば区切り文字（デリミタ）で区切られた文字列などは、文字列メソッドで処理するよりもリスト化したほうが便利な場合がある。 ここでは、以下の内容について説明する。 pandas.DataFrameの文字列の列からリストの列を生成 リストの列に関数・メソッドを適用 リストの要素数を取得 リストをソート リストを文字列に連結 リストから要素を追加・削除 リストに対する条件で行を抽出 リストとpandas.DataFrame, Seriesを変換する方法については以下の記事を参照。 関連記事: pandas.DataFrame, SeriesとPython標準のリストを相互に変換 以下のpandas.DataFrameを例とする。 import pandas as pd df =
NginxでのOCSP Stapling対応設定
意外にハマったのでメモ。 OCSPとは OCSP（Online Certificate Status Protocol）とは、SSL/TLS暗号化通信の初期フェーズにおいて証明書の失効を確認するための手順。 従来は署名所失効リスト(CRL)が利用されていたが、CRLはリストが肥大化しダウンロードに非常に時間がかかるようになってきたため、単一レコードの取得で済むOCSPが、現在では証明書の失効を確認する方法として一般的になった。 OCSP Staplingとは 通常は以下の図のように、証明書をダウンロードしたクライアントがOCSP Responderにサーバ証明書の失効を確認する。 OCSP Staplingに対応すると、以下の図のように証明書の失効確認をサーバ側で処理することができる。 また、OCSPレスポンスは一定の間はサーバにキャッシュされ、都度OCSP Responderに問い合わせ
ApacheでWebSocketを通すリバースプロキシ(mod_proxy_wstunnel)
mod_proxyがWebSocketを通してくれないので困っていましたが，Apache 2.4.5になってmod_proxyがWebSocketも通してくれるようになるモジュールmod_proxy_wstunnelが出来たようです． まずはApacheのバージョンを2.4.5以降にあげてください．Apache 2.2のままやる方法もあるそうですが知りません． そうしたらhttpd.confに次のような行が追加されると思います．コメントアウトされていたら外してください． LoadModule proxy_wstunnel_module libexec/apache24/mod_proxy_wstunnel.so 最後にプロキシの設定をします． ProxyPassなどは上から順にマッチさせていくので，厳しい条件から書かなくてはいけません．また，httpとwsの2つのプロトコルを同じパスで共存
第90回 デュアルパスワード機能でパスワードを便利に変更する | gihyo.jp
部署変更や転職、退職といったタイミングで権限の付与や削除が行われた際や、特に権限が削除となった場合に、今まで利用していたパスワードを変更することになると思います。しかし、特にスレーブがいるような少し複雑な構成のMySQLで、ダウンタイム無しにパスワードを変更するのはかなり大変だと思います。 今回はMySQL 8.0.14から追加されたデュアルパスワードの機能を、8.0.15を使って紹介していきます。 デュアルパスワードとは？ こちらはMySQL 8.0.14から追加された機能で、名前の通り、2つのパスワードが設定できるようになります。それぞれ、プライマリーとセカンダリーと呼びます。2つのパスワードが設定されている時には、プライマリーでもセカンダリーでもどちらでもログインが可能になります。なので、パスワードの変更を行う際には以下の順でパスワードを変更していくことになります。 プライマリーパス
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
はじめに Pythonでデータ分析を扱う上で必須となる、Pandasでのデータ操作方法の 初歩についてまとめました。 ついつい忘れてしまう重要文法から、ちょっとしたTipsなどを盛り込んでいます。 こんな人にオススメ → Pandasを初めて触ってみたい！ → Rが使えることをPythonでもやってみてーなー → Pandasの文法覚えきれねー どっかに一覧があれば便利なのに... → そもそもPythonでデータハンドリングってどれくらいできるものなのさ こちらも合わせてどうぞ ◆Pandasでデータ操作：Pandas_plyを使う http://qiita.com/hik0107/items/3dd260d9939a5e61c4f6 データを作ってみよう import pandas as pd df_sample =\ pd.DataFrame([["day1","day2","day
Creating Pandas DataFrames from Lists and Dictionaries - Practical Business Python
Taking care of business, one python script at a time Introduction Whenever I am doing analysis with pandas my first goal is to get data into a panda’s DataFrame using one of the many available options. For the vast majority of instances, I use read_excel , read_csv , or read_sql . However, there are instances when I just have a few lines of data or some calculations that I want to include in my an
エンジニアが長くコードを書き続けるために必要な審美眼
──まずはお二人のご経歴をお聞きしていきたいと思います。 白石：僕は今45歳で、何社か経験していますが、一貫してインターネットにまつわる仕事をやってきました。社会人なりたての90年代はインターネット業界が黎明期だったこともあり、今でいうフルスタックエンジニアとしてフロントエンドからバックエンド領域まで全部を担っていました。そのスキルを活かし転職を重ねるうちに、マネジメントやコンサルティングに近い業務もするようになり、メルカリの前の会社ではエンジニアのマネージャー兼役員として6年ぐらい働いていました。その後、今後のキャリアを考えたときに、会社を起業するのか、もうすこし大きい会社でCTOを目指すのかなどいろいろ考えました。結局何社かにお声がけいただき、メルカリに入りました。現在はメルカリでエンジニアのキャリア・マネジメントなど組織体系の整備をしています。 ──入社前にメルカリの役員から業務につ
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【Python】データ分析の序盤でよく使う手法メモ - Qiita