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![東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2ac008d8c03b2bf7554488f53276175b01955e78/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2Fmain74_52b603baa2%2Fmain74_52b603baa2.jpg)
from pandas import DataFrame df=DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300], [1000,2000,3000]], index=['row_0', 'row_1','row_2','row_3'], columns=['col_0','col_1','col_2']) #----------------------------- # col_0 col_1 col_2 # row_0 1 2 3 # row_1 10 20 30 # row_2 100 200 300 # row_3 1000 2000 3000 #----------------------------- # # 行ラベルを指定 # df.loc[['row_2','row_3']] #----------------------------
※あくまでもイメージです(適当) 仕事じゃなくて、趣味の方の野球統計モデルで詰まった時にやったメモ的なやつです.*1 一言で言うと、 約19万レコード(110MBちょい)のCSVの統計処理を70秒から4秒に縮めました. # 最初のコード $ time python run_expectancy.py events-2018.csv RUNS_ROI outs 0 1 2 runner 0_000 0.49 0.26 0.10 1_001 1.43 1.00 0.35 2_010 1.13 0.68 0.32 3_011 1.94 1.36 0.57 4_100 0.87 0.53 0.22 5_101 1.79 1.21 0.50 6_110 1.42 0.93 0.44 7_111 2.35 1.47 0.77 python run_expectancy.py events-2018.c
はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…!、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対
DataFrameを作る DataFrameの作成方法も幾つかあるので、その整理。 まずは、DataFrameをnumpyで行列を作り、インデックスとラベルを貼り付けるパターン。 インデックスの作成。 #Create a index dates = pd.date_range("20130101", periods=6) dates <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2013-01-01, ..., 2013-01-06] Length: 6, Freq: D, Timezone: None #Create a DatFrame df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index = dates, columns = list("ABCD")) df A B C D 2013-01-01 0.7
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