- 2022年11月9日
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【Python】pandas melt を利用して DataFrame を加工する
Python でデータ解析を行うための高性能なライブラリとして、これまでも pandas の使い方については説明してきました。例えば以前の記事では、基本的な型であるデータフレーム(DataFrame)を列方向や行方向に結合する処理をサンプルソースを使って説明しました。 このように表データを扱う時、列 […]
Python でデータ解析を行うための高性能なライブラリとして、これまでも pandas の使い方については説明してきました。例えば以前の記事では、基本的な型であるデータフレーム(DataFrame)を列方向や行方向に結合する処理をサンプルソースを使って説明しました。 このように表データを扱う時、列 […]
これまでPythonの様々なライブラリの中で、urllib や requests を利用してWebページ上の情報へアクセスする方法を紹介してきました。 こちらの記事では以前のサンプルソースコードでは気をつけて実装していなかったタイムアウト処理について解説していきます。Webアクセスする場合には自分の […]
Pythonには様々な種類のデータを扱うライブラリが揃っており、これまでもいろんなライブラリを紹介してきました。 こちらの記事では、前回紹介したrequestsというライブラリを用いて データにアクセスする際にヘッダーを設定する方法を説明し、使い方の例を見てみます。前回の記事もあわせて見て頂くと、分 […]
Pythonには様々な種類のデータを扱うライブラリが揃っており、これまでもいろんなライブラリを紹介してきました。 こちらの記事では、前回紹介したrequestsというライブラリを用いて、GETではなくPOSTアクセスする方法と動作確認について説明したいと思います。前回の記事もあわせて見て頂くと、分か […]
Pythonで様々なデータ処理を実装していると「ここまでの処理はうまく実装できているかな?」と思い、計算結果などをprint()で出力するような実装は、小規模なプログラムではよく行うと思います。 一方で大規模なプログラムを書いたり、他の人が実装したライブラリなどを利用するとき、途中経過の処理出力をp […]
Pythonには様々な種類のデータを扱うライブラリが揃っており、これまでもいろんなライブラリを紹介してきました。 こちらの記事では、以前urllibを利用してインターネット上のリソースにアクセスしたことを思い出し、最近より使われている高機能なライブラリである requests を使ったアクセス方法を […]
様々なデータを処理した結果、最終的にグラフとしてデータを出力することがあります。matplotlibはグラフ作成に関する標準的なライブラリで、非常に多くの場所で使われています。こちらのページはmatplotlib公式のギャラリーです。普段目にする多くのグラフを描画することができると分かります。 こち […]
様々なデータの入力・出力をPythonで扱っていると、今作業をしているディレクトリ以下にいくつかのディレクトリを作成する場合があります。例えば画像を出力して保存するためのフォルダを作ったり、加工したデータを保存するためのディレクトリを作ったりします。 こちらの記事ではPythonでプログラムを書いて […]
Pythonの辞書データはキー (key) と値 (value) の組で多種多様なデータを格納でき、応用範囲が広いデータ型です。 様々なデータを格納することができるため、データの中で「ある条件を満たすもの」などのちょっとした検索処理を行うことがよくあります。こちらの記事ではfilterとdictの内 […]
Pythonプログラムを実行している間、作成した変数などはPCのメモリ上に保存されています。そのため大規模なデータを扱うとき、メモリ使用量が気になる場合があります。 例えばPCのメインメモリが8GBの場合、OSやブラウザ・エディタなどもメモリを利用しているため、8GB分全てをPythonが利用するこ […]