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便利ライブラリ matplotlib③ 棒グラフを並べたり、積んだり、倒したり
matplotlibの3回目は棒グラフについてです。折れ線グラフに並んでよく使用するグラフだと思います。基本的には折れ線グラフと同じように書いていきますが、見栄えを良くするコツを覚え書としてまとめています。
基本的な書き方サンプルデータとして以下を使用します。
import pandas as pddf = pd.DataFrame( [['Jan', 10, 20, 50],
便利ライブラリ matplotlib② グラフをきれいに！
matplotlib①では基本的な使い方について書きましたが、味気ないグラフでした。今回はそんなグラフの見やすく変える設定について書いていきます。
以下、前回のコードです。作業ディレクトリ内にVScodeの使い方で作成した「Aichi.xlsx」を保存した状態でコードを書いています。
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddf = p
便利ライブラリ matplotlib① 基本的な使い方
以前の投稿でAltairというグラフ化のためのライブラリをご紹介しました。他にもグラフ化を行うライブラリはいくつかあり、代表的なmatplotlibについてまとめていきたいと思います。
準備ローカル環境で行う場合は、作業ディレクトリを作成し、他のライブラリ同様にpipでインストールすることが出来ます（ターミナルで「pip install matplotlib」）。今回は挙動を確認しながら進めてい
非線形薬物の血中濃度解析① Michaelis–Menten式を克服
これまでPythonの基礎として、基本的な書き方やよく使うライブラリに関して紹介してきました。ここからは、少し趣向を変えて実務での使用を想定したプログラム作成を目指していきたいと思います。
はじめに薬剤師の業務のひとつにTDM（Therapeutic Drug Monitoring）というものがあります。TDMは、投与された薬の血中濃度を解析し効果的かつ安全な投与設計を行う業務です。特に、治療域
便利ライブラリ Altair② ステップで解説！実践編
自分のデータを可視化してみよう！前回、Altairについて紹介しました。公式ドキュメントにあるサンプルコードを参照し、基本的な書き方を確認しました。今回はPandasの回でも使用していたデータを例に用いて可視化を行ってみたいと思います。
⓪データの準備
データは厚労省が公開している人口10万人当たりの新型コロナウイルス新規陽性者数のデータを使用します。以下のリンクからCSVファイルをダウンロ
便利ライブラリ Pandas④ pivotとmelt
サンプルデータの準備Pandasについての第4回目です。
今回は、データの可視化を見据えたデータ整形についてまとめています。以下のコードから、オオムギ生産量のデータをサンプルとして取得して使用します。
import pandas as pdfrom vega_datasets import datasource = data.barley()
sourceという変数にデータフレームが格納され
便利ライブラリ Pandas③ mergeとconcat
Pandasについての第3回目です。
Pythonの基本⑤ ライブラリで扱ったcsvファイルを使用してデータ処理を行っていきます。csvをダウンロードし、ご自身のGoogleドライブ上に保存してから進んでください。
以下のコードで全体のデータを格納したdfと東北のデータを抜粋し列名を変更し、さらに2021年8月1日～2021年8月7日分を抽出したdf_tohokuを準備して先に進んでください。
便利ライブラリ Pandas② 日付データの処理とiloc
Pandasについての第2回目です。
Pythonの基本⑤ ライブラリで扱ったcsvファイルを使用してデータ処理を行っていきます。csvをダウンロードし、ご自身のGoogleドライブ上に保存してから進んでください。
以下のコードで、csvファイルをPandasを用いて読み込んでデータフレームを作成します（説明の都合上、インデックスの設定はしていません）。Pandas①で扱ったコードなので、前回の