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Pandas 連結・結合・計算処理

Pandas 連結・結合・計算処理

Pandasの基礎である SeriesとDataFrameの応用として、統計データを連結、結合したり、Numpyの関数に適用したりしてみる。

DataFrameの連結
先ずは、make_random_df() で1から100のランダム値で (カラム：apple orange banana）というSimpleなDataFrameを２つ用意し、それを縦方向と横方向に連結させる。

# DataF

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[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)

[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)

Pandasのデータ構造 "DataFrame" は Seriesを束ねたような2次元のデータ構造を持ちます。pd.DataFrame() に Seriesを渡すことで DataFrameを生成することができます。

DataFrameの生成先ずは series1, series2 から DataFrameを生成して df に代入してみます。
series の代入は pd.DataFrame( [

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[Python] Pandasの基礎 (Series)

[Python] Pandasの基礎 (Series)

Pandas も Numpyと同じようなデータの集合体を処理するライブラリです。
Numpyは行列を扱い、科学計算に特化してますが、Pandasではデータベースを扱い、数値以外にも文字列データを扱うことが可能です。

早速 Pandasを使って データベースを扱ってみたいと思います。

Series というデータ構造では 1次元配列のようにデータを扱うことができます。先ずは pd.Series の

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NumPyで画像を比較するプログラム

NumPyで画像を比較するプログラム

機械学習では膨大なデータ(画像など)を学習するために膨大な計算が短時間で行われる。そこで、Numpy を使って 画像 (ランダムに作成した２次元配列) の差分を計算してみる練習をしてみた。

以下が大まかな流れ。

1) np.random.randint()を用いてランダムに2次元配列を作成する関数を作る
2) 渡された2次元配列の一部をランダムに変更する関数を作る
3) 上記1) と 2) を

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NumPy で「2次元配列」をやってみた。

先日、退院後の経過観察でMRIと血液検査を行い、医師から「問題ないようです、ご卒業です」と言われました。ご卒業という言葉に少し違和感を感じましたが、無事に治って一安心です。

さて、NumPyやっていきましょうってことで、以前の1次元配列はベクトルでしたが、2次元配列は「行列」に該当します。
行列については 以下のサイトが、演算、データサイエンスにおける重要性も含めて書いてあって分かりやすかったの

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NumPy ユニバーサル関数と集合関数

Numpy ndarray配列の各要素に対して演算した結果を返す関数の中で、ユニバーサル関数と集合関数を TRY してみた。

ユニバーサル関数・引数が１つ
　np.abs() 要素の絶対数を返す
　 np.exp() 要素のe(自然対数の底)のべき乗を返す
　np.sqrt() 要素の平方根を返す

・引数が２つ
　np.add() 要素同士の和を返す
　np.subtract()

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NumPyで「1次元配列」をやってみた。

Numpy は Pythonでベクトルや行列計算を行うために特化した、科学技術計算に便利なライブラリ。

Numpyで配列を高速に処理するために ndarray (N-d Array = N次元配列) があり、ndarrayを生成するためには、np.array()関数の引数にPythonリスト型のオブジェクトを渡してあげれば良い。

import numpy as np# 1次元配列 ベクトルar

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