Python, pandasでwebページの表（htmlのtable）をスクレイピング | note.nkmk.me
pandasを使うと、webページの表（tableタグ）のスクレイピングが簡単にできる。DataFrameとして取得したあとで、もろもろの処理を行ったり、csvファイルとして保存したりすることももちろん可能。 なお、webページの表をコピーして、クリップボードの内容をDataFrameとして取得する方法もある。以下の記事参照。 関連記事: pandasでクリップボードの中身をDataFrameとして取得するread_clipboard ここでは、具体例を含めて以下の内容を説明する。 pandas.read_html()でデータ取得 Yahoo!ファイナンスから時価総額ランキングを取得 WikipediaのPythonのページからバージョンの履歴を取得 DataFrameを後処理 なお、具体例については対象のWebサイトの更新によってサンプルコードが動かなくなっている可能性があるので注意。ま
Rで異常検知(2): 正規分布に従うデータからの異常検知（ホテリング理論・MT法） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
さて、気紛れから始まったこのシリーズですが。今回は第2章を取り上げます。 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド 作者: 井手剛出版社/メーカー: コロナ社発売日: 2015/02/19メディア: 単行本この商品を含むブログ (4件) を見る 多変量かつ非正規データの異常検知は少し後の方になるので、例のwater treatment plantのデータセットを持ち出すのは後回しにして、今回は適当に生成したデータセットを使うことにしました。 ちなみに、今回のシリーズではあまりあれこれ引用しまくると引用の範囲を超えてしまいそうな気がしたので（笑）、要点をちろっとまとめてRスクリプトを並べるだけに留めておきます。故に、皆さんご自身がお手元で試される場合には必ず井手先生のテキストをご用意下さい、ということで。 ホテリングの（1次元） これはオーソドックスに正規分布する1次元のデータの中か
残りの私たちにとって、Rが最高のプログラミング言語である理由 | POSTD
訳注：2017/5/23、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。 私はRを使用して6年以上になります。Rとの最初の出会いは、財政学におけるモンテカルロシミュレーションの博士課程の時で、紹介してくれたのはWolfgang Hörmannでした。プログラミング言語に関しては、それ以前にもいくつか使ったことがあり、最後のものはC++（これも私は大好きです）でしたが、それらのどれもRほど 便利 ではありません。 残りの私たちにとってRが最高の言語である理由をリストアップする前に、まず “残りの私たち” の定義を明確にしておきましょう。残りの私たちとは、ExcelユーザやSPSSユーザ、そしてコンピュータサイエンス（CS）界の外にいる人々(*)、つまり簡潔さを目指して努力しながら、同時にパワーと柔軟性を追求する “プログラムの利用者” のことです。Rは、そんな 私たち にとって
Rで回帰分析のモデルを並べる方法 - 井出草平の研究ノート
回帰分析のモデル比較をする表をExcelで作らずRでキレイに整形できるという話を聞いたので少し調べてみた。Rのstargazerパッケージ、texregパッケージできれいに整形できるらしい。いずれも、TeX、HTML、テキストの３種類に出力できる能力がある。 下準備として回帰分析の結果を作る。AERパッケージに入っているCPS1985というデータを使う。 library(AER) #パッケージの呼び出し head(CPS1985) #CPS1985データの行頭のみ表示 ?CPS1985 #データについて説明の表示 このデータを使い４つの回帰分析を作り、それぞれlm0~lm3に格納する。 lm0 <- lm(wage ~ age, data=CPS1985) #年齢が賃金を決めるモデル lm1 <- update(lm0, ~. + gender) # 性別をモデルに加える lm2 <- u
Rおじさん、Pythonistaになる - cucumber flesh
こちらをご覧ください。踏み絵ではありません。R上で地理空間データを扱うPythonモジュール、geopandasによる作図を行なっている画面です。 え、RでPythonを!?と驚かれる方もいるかもしれませんが、reticulateというRパッケージを使うことで、ほぼストレスフリーでPythonのモジュールや関数がR上で利用可能になります。先の図は次のコードによって実行されました。 library(reticulate) # モジュールの呼び出し gpd <- import("geopandas") plt <- import("matplotlib.pyplot") # サンプルデータの読み込み world <- gpd$read_file(gpd$datasets$get_path("naturalearth_lowres")) # データセットの確認 head(world) # ではな
Prophet入門【R編】Facebookの時系列予測ツール
第63回R勉強会＠東京（#TokyoR）発表資料 https://atnd.org/events/89482Read less
[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方 - ill-identified diary
概要 ベイズ構造時系列モデリングを行う bsts パッケージは最近リリースされたばかりである. このパッケージはまだ (日本語の) 情報が少ないため, ここで理論と応用例を包括的に説明することを試みる. bsts とは, Bayesian Structural Time Series, つまりベイズ (ベイジアン) 構造時系列モデルの略称である. 某有名IT企業の某有名データサイエンティストの方が bsts パッケージの入門記事 tjo.hatenablog.com を書いていたが, より詳細で広範な説明がほしいところであった. 奇しくも bsts の開発者もこの方と同じ企業に所属しているので, 何か特別な思い入れがあるのかとも思ったが, 本人はなかなかより詳細な記事を書く気配がないため, しびれを切らして自分が書くことにした (あてつけではない). この記事の残りの構成は次の通り. まず
![[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e6f6d0628012eb4999f97d9c0a9fe2bdd9ee59e6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fae1467449a3977b2a4bf217de208d2984c763c1d%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fi%252Fill-identified%252F20170908%252F20170908000348.png)
【Rでword2vec】AKB48と乃木坂46の歌詞を分析して「人生とは何か?」質問してみた - Np-Urのデータ分析教室
前回、巷で話題の「マジ卍」とはどんな意味なのか、word2vecで分析してみました。 Pythonにて、 Twitterデータ取得 MeCabによる単語分かち書き word2vecで分析 ということを行ったのですが、面白い結果になったと思います。 www.randpy.tokyo なお、word2vecって何？という方は以下をご覧ください。 www.randpy.tokyo さて、前回はPythonでしたが今回はR実践編です。 皆さん、人生とは一体何なのか、考えたことはありますか？（急にどうした） 私も20代後半に入り、人生について考えてみたのですが……さっぱり分かりません！ ということで、word2vec先生に質問してみましょう！ 今回扱うデータですが、元気をくれる曲をたくさん歌ってくれているAKB48と乃木坂46の歌詞を扱います。 歌詞データをスクレイピング MeCabによる単語分かち
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