pandas

pandas DataFrame 「A列に特定の文字列を含む行をピックアップし,その行のB列の値を変更する方法」

Bool_data = df['A'].str.contains(name) df['B'].mask(Bool_data, text, inplace=True)

df ・・・”A”列,”B”列を含む任意の行数のDataFrame型

Bool_data・・・dfの"A"列にnameの文字列を含む場合”True”,含まない場合”False”のSeries型

df['B'].mask([Tr

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#8 Python/Pandas データの結合

複数データを結合させて一つのデータを作る方法を解説します。まず、df1とdf2のデータを用意します。

import pandas as pddata1 = {'time':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] ,'data_cat':['a','a','a','a','a','a','a','a','a','a','a'] ,'data':[111,115,2

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#7 Python/WebAPI APIからcsv作成

WebAPIから取得したデータを、csv形式で保存する方法を紹介します。
#6のデータ取り扱いの基礎をもとに、#5の続きから実行できます。

import requestsurl ='https://api.gnavi.co.jp/RestSearchAPI/v3/'params = {}params['keyid'] = '93ca9c31e1d2f52e6a0b2060e8924d4e'pa

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#6 Python/Pandas データ基礎

データを取り扱うにあたって非常に便利な外部ライブラリにpandasがあります。データを取り扱うにあたって非常に便利です。

pandasは、1次元、2次元、3次元のデータ構造を扱うことができます。

まずは、1次元データを格納する方法をやっていきます。

import pandas as pdsr = pd.Series(['A','B','C'])sr

import pandas as pdで

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RISING SUN ROCK FESTIVAL 2017 in EZO

2017.08.12
RISING SUN ROCK FESTIVAL 2017 in EZO
TK from 凛として時雨 / PANDAS [中野雅之(BOOM BOOM SATELLITES) + TK(凛として時雨)]

【開演前】

メトロックで出演した際も、リハでは頑なにTKだけステージに登場しないことが話題(?)になりましたが、今回もそんな感じで。メトロックと違ったのはギターのサウン

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[Python+Google Trends]pytrendsの使い方徹底解説

今、日本で最も注目されているニュースは何なのか
あるキーワードの人気度は過去より上がっているのか、下がっているのか

こういった、情報はGoogle Trendsというサービスで知る事が出来ます

そして、この便利ツールGoogle TrendsをPythonから扱えるようにしてくれいているのが「pytrends」というライブラリ

1時間ごとの人気ニュースコレクトとか
数年前に流行っていたアレの

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スキを押してくれる貴方をスキになりそう
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pandas excel sheetの指定

sheet_name でエクセルのシート番号を0始まりで指定できる。

名前での指定もできる。

df_sheet_index = pd.read_excel('path/sample.xlsx', sheet_name=1)

参考資料exc

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DataFrameをCSV, TSVファイルに保存

DataFrameのデータをCSV, TSVファイルに保存します。CSV, TSVファイルからの読み込みはこちらの記事を参考にしてください。 

CSV, TSVファイルともに同じ関数を使用します。今回は以下の関数を紹介します。

・pandas.DataFrame.to_csv
 DataFrameをCSV, TSVファイルに書き出します。

to_csvメソッド

read_csv/re

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CSV, TSVファイルの読み込んでDataFrameを作成

CSV, TSVファイルからデータを読み込んで、DataFrameを作成する方法についてまとめます。
今回は以下の関数を紹介します。

・pandas.read_csv
 CSV(Comma-Separated Value)ファイルを読み込みます。
・pandas.read_table
 TSV(Tab-Separated Values)ファイルを読み込みます。

CSV/TSVファイルの違い

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DataFrameからのデータ(行・列)の削除

DataFrameから行ごと、もしくは列ごとデータを削除します。データベースから不要なデータを削除することを想定しています。
今回は以下の関数を紹介していきます。

・pandas.DataFrame.drop()
 DataFrameから指定した行、列を削除します。
・pandas.DataFrame.dropna()
 欠損値(NaN)が含まれた行、列を削除します。
・pandas.DataF

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