Pandasで特徴量取得する場合に使う操作をまとめてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 分析は基本的にPythonを使って行います。（大体Pandasですが・・・） Pandasを利用すると色々できます。が、ふとどうするんだっけ処理が増えていきました。 自分のメモがてらカテゴリを分けて記録に残したいと思います。 最後のほうは特徴量の作り方集になっています。 Kaggleで実際に使ったことがある処理も数多く掲載しました。 思いついたら随時、追加しようと思います。 準備 ファイル操作 読み込み 書き込み テーブル操作 1行ごとに処理をする。 複数列を取得する。 選択操作 テーブル条件の指定 複数条件の指定 NaNを埋める。 カラム、テーブルの統計情報を取得する。 完全一致の列を発見し、除去する。 日付操作 日付から日などの情報を取得する。 2つ以上のDataFrameの結合操作 内部結合 外部結合 2つの結合処理 集計操作を使った特
Dockerを使ってGPUも使える分析環境を構築してみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。Kaggle Meetup面白かったです！またあいましょう。 今日はDockerを使った分析環境構築の話をしようと思います。 Dockerを使って何を作ろうかと思ったら、分析環境さっさと作りたい・・・ cudnn等の更新が面倒であることが思い浮かびました。 なんとなく、Dockerを使えば解消できるのではないかといったことを思いつき遊んでみました。 Dockerとは Dockerはコードやシステムライブラリ、システムで利用するのを実行するために 必要な全てが含まれているものをラップするソフトウェアらしい。 OS上で仮想環境を立ち上げ、ソフトウェアなどの実行ができます。 www.docker.com Dockerのメリット 公式サイトによれば、次のとおりです。 階層化されたファイルシステムから構築されるので、ディスクやイメージが効率的 DockerコンテナはL
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