pandas」をモチーフに使って実際に動作させ学習する。blogPandasとは、なにか?初め考えていたのは、EXCELシートも扱えるPython版スプレッドシートライブラリ。VBAの代わりにマクロをPython上で実行できる便利なものと考えていた。Pandasを実際に使ってみると始めて使ったのは、テキストデータをEXCELのxlsxに変換しておきたかったから。実際に変換してみると思ったより難しい(実際には、我々がEXCELを表計算としてとらえていなくて計算機能と印刷機能を持つワープロとして使っているのが原因)。Pandasも高機能なので出来ることが多く大いに迷ったが、それでもEXCELファイルの書き出しに成功したのでこれは便利だ!ということでこれを機に少し使ってみようと考えた。(6/6)Pandasを覚える!さて、グーグル先生に教えてもらえば大抵のことは分かるのだが、それが今の最適解なのか?と考えるとそうではない。グーグル先生のサーチ機能は、カンニングペーパーであり、単語帳である。欲しい答えを最小ステップでたどり着くための方法。例えるなら、望遠鏡、又は顕微鏡で拡大されたエリアで見つけた希望(答え)。なるのか?なぜそう書けば動くのか?など、答えに対する成り立ちがすっぽり抜けてしまうのである。Notebookで敷地も下がって来ている。入門書や学習本を眺めて図を見てなんとなくへーとか言って分かった気になって何も残らないパターンになりかねない。Notebookを使い実行していってみようと思う。これにより、学習講座のWorkshop形式で講師が腹痛で欠席したので自己学習してなさい版くらいの知識に残ることを期待。実行した結果をここに残し、その時のメモ書きとエッセンスと晒してみる。pandas」を実際にやってみる9.時系列Pandasは、周波数変換中にリサンプリング操作を実行するための単純で強力で効率的な機能を持っています(例えば、2番目のデータを5分ごとのデータに変換する)。これは金融アプリケーションでは非常に一般的ですが、これに限定されません。時系列のセクションを参照してください。周期は秒でということでしょうか?freq='s'は、小文字のsでもいけるみたいです。内部処理では'S'を使っております。これ、中二病でしょうか?もう、21世紀結構たつのにSI単位系での授業でやらないのでしょうか?やっぱり、(mS)と書いたほうが格好いい!という世代がいるのでしょうか。3Tは、3分のことです。周期的に集計ができるみたいです。float64【解説】DatetimeIndexのindexを使っているので単なる文字列ではなく、時系列として内部処理されています。よって、ローカル時間に変換みたいなことも可能になります。timeなのになぜかUTCの略字の協定世界時の事です。日本の場合ts.tz_localize('Asia/Tokyo')とかですかね。+0900にはなります。float64【解説】00:00:00+00:00:00から9時間足した09:00:00にして+09:00のoffsetを付ければUTCで00:00:00+00:00時刻で日本では09:00:00+09:00と同じことになります。float64【解説】変換DatetimeIndexからPeriodIndexに変換。月末集計のデータと何月のデータという感じかな?ピリオドとタイムスタンプを変換すると、便利な算術関数を使用できます。次の例では、11月に終了する年の四半期頻度を、四半期終了後の月末の午前9時に変換します。float6410.カテゴリPandasはDataFrameにカテゴリカルデータを含めることができます。完全なドキュメントについては、カテゴリ別紹介とAPIドキュメントを参照してください。e生の成績をカテゴリカルデータ型に変換します。Series.cat.categoriesは適切です)。badカテゴリを並べ替えると同時に不足しているカテゴリを追加します(メソッドはデフォルトで新しいを返します)。good]ソートは字句順ではなく、カテゴリ内の順番ごとに行われます。goodカテゴリ別の列でグループ化すると、空のカテゴリも表示されます。int6411.プロットプロットドキュメントを参照してください。df.cumsum()DataFrameでは、このplot()メソッドはすべての列をラベル付きでプロットするのに便利です。4.389341HDF5HDFStoreへの読み書き。4.389341エクセル読み取りと書き込みにMSエクセル。4.389341終わった!って全然終わってねー。(6)はてなブログをはじめよう!chiyohさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。