dtypeは、(Pandas内部でNumpyライブラリ互換を使っている)DataTypeのことでfloat64として代入されたみたいだ。int64【解説】NaNのせいで、int64からfloat64にクラスチェンジしたみたいだ。数字じゃない何か、Series(リスト、1次元配列のようなもの)に、途中でデータが無かった場合や、削除したデータなど、データ無を強引に0やマイナス値で誤魔化すことをしないでPandasでは、欠陥データとしてNaNを使って処理をしている。いうことを紹介するためにnp.nanをリストに潜り込ませたと思われる。int32にならないで、ディフォルトがint64なのね。8])s.dtypedtype('int64')【雑談】Windowsパソコンではマイク〇ソフトの陰謀でint32が標準になってしまった。64bitパソコンなのになぁ。ちなみに、他のOSだとディフォルトint64である。DataFrame(2次元格納庫)DataFrame日付時刻インデックスとラベル付きの列を持つNumPy配列を渡してを作成します。freq='D')type(dates[0])pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp【解説】date_rangeは、日付専用のrange。作られるのは、「DatetimeIndex」つまり日付用Indexだ。よってindexとして使用できる。-1.413025【解説】numpyの乱数を使って6x4の行列を作る。辞書形式を渡すことによってSeriesのようにDataFrame作成できます。int64【解説】こんなやつ。DataFrameの列が1列限定はある意味Seriesと変わらないかな。foo【解説】辞書形式を使ってDataFrameのオブジェクトを作る。ここでは、列毎に違うdtypeが入れられることをデモしている。A列が、浮動小数点のスカラーで固定値入力の場合ほかのindexサイズに合わせて同じ値がコピーされてデータとして扱われるNumpyのブロードキャスト的な使い方。B列、日付タイプ、さっきはrangeタイプで変化していったけどここでは固定値の日付のPandas形式を紹介している。C列、Seriesオブジェクトも列指定できることをしめしている。ここで、indexの縛りをいれている。dtype指定もできるよ宣言だ。D列は、Numpyの1次元配列も扱えることを示している。E列Pandasのカテゴリオブジェクトを何気なく紹介している?F列、文字列オブジェクトもブロードキャストできるよ的な。ほんと、てんこ盛りな内容ですね。dtypeを持ちます。objectIPythonを使用している場合、列名(およびパブリック属性)のタブ補完は自動的に有効になります。完成する属性のサブセットは次のとおりです。df2.consolidatedf2.Dあなたが見ることができるように、列はA、B、C、とD自動的にタブが完成されています。残りの属性は簡潔にするために切り捨てられています。【解説】上で作ったdf2作成したときにcolumn列A~Fしれ~っとメンバー登録されています。datetime64[ns]【解説】こんな感じに使えます。DataFrameとSeriesにはスカラー値(固定値)が使えます。正確にはブロードキャスト的な使い方ができます。Numpyみたいな感じです。これは、他の配列の大きさに自動調整してくれる機能ですが。全部が全部スカラー値の場合長さが決まらないのでエラーになったみたいですね。長さ1でもよさそうですがね。長さ1は[5.5]等のリスト形式にするのが正しいやり方なんでしょうね。int64【実況】columnにもUTF-8が使えるみたいでアルファベット専用かよ!と思ったら漢字でもメンバー呼び出しできました。ー2.データを見る(Series、DataFrameを参照する)基本セクションを参照してください。【実況】騙されません。これは、後で見るもので今見たら10分でおわりません!これはフレームの上と下の行を表示する方法です。-1.413025【実況】なるほど、headとtailで頭と尻尾。行の始めと終わりを部分的に取り出す関数ですね。行(index)、列(columns)を表示します。dtype=object)【解説】Indexとcolumnsを取り出す方法ですね。取り出しても独自オブジェクトタイプになっております。list()化、ndarray化はできるのでいろいろ使えると思います。Numpy配列に変換DataFrame.to_numpy()は、NumPy配列に変換します。DataFrameデータ型が異なる列があると、操作が高負荷になることがあります。DataFrameは列ごとに1つのdtypeを持ちます。dtypeを見つけます。結局これはobjectPythonオブジェクトにすべての値をキャストすることを必要とします。これはDataFrameすべての浮動小数点値のDataFrame.to_numpy()が高速であり、データをコピーする必要がないためです。【解説】書いてある通りですが、ここにはNumpyとDataFrameの住み分けが書かれているように思います。Numpyは中身を統一して高速に処理が目的でDataFrameはいろいろなデータを整理しながら使うのが目的。DataFrame.to_numpy()比較的高価(処理が手間で時間がかかるの意味)です。dtype=object)【解説】dfは、float64で固定なのでデータを取り出しNumpyにcastすれば終わり。それに対してdf2はいろいろなdtypeがあり齟齬が出ないように調整しつつ、objectタイプにして1つ1つの要素毎にcastしてオブジェクトを生成していくので処理コストがかかっているという意味です。【注意】Numpyは、オブジェクト型は許容しても、ndarrayは、値のdtypeがバラバラなのは許しません。**注意:DataFrame.to_numpy()出力にインデックスラベルや列ラベルを含めません。データの簡単な統計要約を表示します。2.190018【実況】へーこういうのすごいね。3.0【解説】df2は、いろんなdtypeが入っているDataFrameですね。-1.413025【解説】転置行列ですね。行と列の並びが入れ替わります。【雑談】何気に使いそう。Numpyでもlistが1次元配列に対して、indexとcolumnって1次元であってshape表記にすると(1,n),(n,1)なんだよね。(n,1)とか結構扱いにくい。無意味に'[]'を繰り返したりして。早々、df.TのTは転置(Tanchi)のTではありません。TransposeのTです。【解説】転置した結果indexとcolumnsが入れ替わりました。indexのDatetimeIndexがcolumnsでもDatetimeIndexを保持しています。要素を取り出すとTimestampに代わるみたいですね。1.553862値によるソート【解説】第一パラメータがソート対象。columnのラベルが指定できる。-1.413025【解説】DataFrameの場合、column毎に単位その他が違う可能性大なので、方向でのソートはできない。同じ形式なのになぁというなら転置してソートするというてもある。1.083706【雑談】お、いけた。str指定でOKそうだ。freq=None)【解説】ソートされたDatetimeIndexは、どうなっているかと思ったら。freq=Noneになって並び替えされているみたいだ。DataFrame(ラベル付きデータが複数)です。(シリーズ)直列、連続など、繋がりのある何かの事ですね。Pandasは、スプレッドシート(表計算)と思っていたが思想が違うみたいだ。Seriesが基本でそれの拡張がDataFrameであるのかな。シリーズ(Series)、1次元のラベル付き配列で軸ラベルはまとめてインデックスという。index=index)例として、インデックスのラベルとして駅名、値として東京からの営業キロ。関係性(紐づいている)があります。float64indexがあるほうが分かりやすいですね。インデックスは、Str文字列なのでオブジェクト型になるみたいです。indexがなくても数値の羅列だけでもシリーズは作れます。測定(measure)データや記録(record)データなどを代入できるということですね。Seriesにはindexが必要、Seriesを作るときindexを指定しないと0から始まる数値の番号が付く。ゆえに、辞書の場合、keyとvalueがindex,dataの関係で1対1。1次元配列の場合は、指定するindexと配列数が同じサイズ出ないとErrorになる。スカラー値の場合同じ値の連続という(ブロードキャスト)意味もあるのでindexが指定されていればそれだけの分のデータをスカラー値の同じ値で埋めるのでErrorにはならない。int64index値が一意(ほかの値とダブル、被る)でなくてもErrorにはならないがサポートされてないメソッドもある。int64データが辞書形式の場合、PythonとPandasのVersionによって、Seriesに登録される順番が変わる。知っての通り辞書型はindex(呼び出しオブジェクト)が自由で処理のスピードの観点からindex形式が数値だけだとしてもソートした順番で内部処理しているわけではない。'list(dict)','sorted(dict)'のどちらをとるかの違い。前者が代入順、後者がkeyをソートした順になっている。バージョンによってSeriesに代入される順が変わるので注意が必要。辞書形式を使うときにもindex指定ができる。float64diの辞書型からindexに登録したいものだけをリスト化してindexに入れることができる。辞書に登録されてないものをdata化しようとするとErrorではなくNaN(数値ではない)として登録される。本来の意味ではなく該当値がないという意味である。Number'非数であるけどさスカラー値をもとに作るスカラー値をもとに作るとindexの長さに一致するように値を入力する。float64)Numpyな動作NumpyのndarrayとSeriesは、似た動作をする。dtype(データタイプ)を持っているs.dtypedtype('int64')このdtypeは、Numpyと同じだが一部拡張されておりExtensionDtypeとなっている。int64type(s)pandas.core.series.Seriestype(s.array)pandas.core.arrays.numpy_.PandasArraySeriesを配列として扱いたい場合はSeries.arrayを使う。この配列も一部拡張されたExtensionArrayとなっている。Seriesはndarrayに似ているが、実際のndarrayが必要な場合はSeries.to_numpy()を使用する。dtype=int64)type(s_array)numpy.ndarray辞書形式な動作Seriesは、インデックス(ラベル)で値を取得および設定できるので固定サイズの辞書ともいえる。int64getメソッドを使うとラベルが見つからない処理が便利。getメソッドは、indexlabelがないときNoneまたは指定されたデフォルトが返される。'データがありません')'データがありません'Seriesとndarrayの主な違いは、Series間の操作ではラベルに基づいてデータが自動的に整列されることです。したがって、関係するシリーズが同じラベルを持つかどうかを考慮せずに計算を書くことができます。float64位置合わせされていないシリーズ間の演算の結果は、関連するインデックスの和集合になります。あるシリーズまたは別のシリーズでラベルが見つからない場合、結果は欠落としてマークされNaNます。明示的なデータアライメントを行わずにコードを記述できるようになると、対話型のデータ分析と研究に非常に大きな自由と柔軟性が与えられます。パンダデータ構造の統合されたデータ整列機能は、ラベル付きデータを扱うための関連ツールの大部分とは別にパンダを設定します。同じインデックスがない演算は、演算できないためNaN(欠陥データ)になる。dropna関数を使って、データが欠けているラベルを削除することもできる。float64名前属性indexのほかにもSeriesに名前を付けることができる。変数名のほかにオブジェクト内部で名前が保持される。nameは、多くの場合自動的に割り当てられます。float64DataFrame(データフレーム)DataFrameは、潜在的に異なる型の列を持つ2次元のラベル付きデータ構造。スプレッドシートやSQLテーブル、あるいはSeriesオブジェクトの辞書のように考えることができる。Pandasでは、DataFrameが良く使われる。Seriesと同様に、DataFrameはさまざまな種類の入力を受け入れる。columns(列ラベル)引数を渡すことができる。インデックスやカラムスを渡すと、結果として得られるDataFrameのインデックスやカラムスを保証することになります。したがって、Seriesと特定のインデックスの辞書は、渡されたインデックスに一致しないすべてのデータを破棄する。軸ラベルが渡されない場合、それらは常識的な規則に基づいて入力データから構築される。辞書からDataFrameを作る結果のインデックスは、さまざまなシリーズのインデックスの和集合になります。入れ子になった辞書があれば、それらは最初にSeriesに変換されます。列が渡されない場合、列は辞書キーの順序付きリストになります。特定の列のセットがデータの辞書と共に渡されると、渡された列は辞書のキーをオーバーライドします。dtype='object')ndarraysはすべて同じ長さでなければなりません。インデックスが渡される場合、インデックスも明らかに配列と同じ長さでなければなりません。インデックスが渡されなかった場合、結果は次のようrange(n)になります。ここnで、は配列の長さです。1.0構造化配列またはレコード配列からこの場合は、一連の配列と同じように処理されます。ndarrayのように機能することを目的としていません。10タプルの辞書から作るタプル辞書を渡すことで、MultiIndexedフレームを自動的に作成できます。1000.0こういう、ことか?MultiIndexedとは、indexやcolumnsをグループ化した状態みたいなSeriesから作る結果は、入力Seriesと同じインデックスを持ち、その名前がSeriesの元の名前である1つの列を持つDataFrameになります(他の列名が指定されていない場合のみ)。欠損データを含むDataFrameを構築するには、欠損値を表すためにnp.nanを使用します。numpy.MaskedArrayをDataFrameコンストラクターへのデータ引数として渡すと、マスクされたエントリは存在しないと見なされます。辞書の辞書または配列のような文字列の辞書を取り、DataFrameを返します。これは、デフォルトではあるがdictキーを行ラベルとして使用するために設定できるパラメータをDataFrame除いて、コンストラクタのように動作します。6辞書をもとにしたときに、keyとvalueがindex,column列になるがorientを使って逆にすることも可能DataFrame.from_recordsDataFrame.from_recordsタプルのリストまたは構造化dtypeを持つndarrayを取ります。DataFrame結果のDataFrameインデックスが構造化dtypeの特定のフィールドになる場合があることを除けば、通常のコンストラクタと同様に機能します。DataFrameを意味的に同じインデックスのSeriesオブジェクトの辞書のように扱うことができます。列の取得、設定、削除は、類似の辞書操作と同じ構文で動作します。True列は辞書を使って削除またはポップすることができます。Trueスカラー値を挿入すると、当然、列を埋めるために伝搬されます。barDataFrameと同じインデックスを持たないSeriesを挿入すると、DataFrameのインデックスに準拠します。NaN生のndarrayを挿入できますが、それらの長さはDataFrameのインデックスの長さと一致しなければなりません。デフォルトでは、列は最後に挿入されます。このinsert関数は列の特定の位置に挿入するのに利用できます。SeriesとDataFrameTweet広告を非表示にするコメントを書くもっと読む2019-05-162019/05/16日記いろんなデータ取り込みを考えてみる。23:262019/05/15Tweet広告を非表示にするコメントを書くもっと読む2019-05-132019/5/13日記pcolorです。パレットカラーではありません。?始め何やっているのかわからなかったので、どうしてそうなっているのか羅列していきますこんな感じのプロットはどのように描かれているのか?次の式に従って描かれたのが上の図ですでは、上から眺めたらどうなるでしょうか?Z軸が少し傾いていますねXYプロットで、描かせるとこんな感じです。いうことでしょうか?グラフを手で書くときには、ある点のに対して座標に沿ってポイントを打っていき、その間を補完する意味で繋げます。ドットだけ打った図はこんな感じになります。これを上から見てY軸に沿ってドットをつないでいき。次にX軸に沿ってドットをつないでいきます。これを横から見るとZX座標、ZY座標こんな感じになります。式に対してYの値を振った図とXの値を振った図になります。パラメータが3つあっても、1つを固定すれば点と点をつなぐことができることを意味します。mashgridについて次に、実際に3Dプロットするときに何が必要になるか。頭に浮かぶのはZの値がわかればいい。単純化して5x5の範囲で線を引く場合を考えていきますZ=X+Yの式からZの値は決まりますが、これをplot(X,Y,Z)とやってもプロットしてくれません(いまのところ)。?どういう風に点と点をつないでいくかがわからないからです。逆に言うと、線のつなぎ方はいろいろとあるのです。これから行う線の引き方は、z(x1,y1)→z(x2,y2)にせんを引く3Dプロットです。これに対して、numpyライブラリは便利な関数を持っています。meshgridです。y)実行するとこのような配列を作ってくれます。はじめなんじゃこれは?と思っていたのですが、こういうことですX,Y,Zすべての要素が決まったことになり、これに対してZXグラフとZYグラフを書く準備ができたということです。1~5までは、Y軸を固定にしてX軸に沿って線を引いていきます。次に、6~10は、X軸を固定してY軸に沿って線を引いていきます。この要領でプロットするのがplot_wireframeになります。]各要素毎に、5x5の配列で用意できてます。Numpyですので、Z=f(X,Y)的な演算もそのままできて便利です。X=3の時は、X,Y,Zを使ってこの順で線を引きます。Y=3の時は、X,Y,Zを使ってこの順で線を引きます。5)ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(6))plt.show()格子が5x5なので少しガタガタしてますね。5)ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(6))plt.show()というわけで、3Dプロットはなにをやっているのか?mashgridは、何を作っているのか。その役割について話しました。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。