Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
Pandasによる実践データ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
pandasで表示が省略されるのを防ぐ - GAミント至上主義
Google Cloud Datalab localを使って、日次レポートを作っているけど、長いURLや行数が多いとき省略されてしまい困った。 HTML()やdataframeで探しても見当たらなかった。pandasの設定で変えられた。 import pandas as pd #カラム内の文字数。デフォルトは50だった pd.set_option("display.max_colwidth", 80) #行数 pd.set_option("display.max_rows", 101) 他のオプションはdir()などで確認できる dir(pd.options.display) ['chop_threshold', 'colheader_justify', 'column_space', 'date_dayfirst', 'date_yearfirst', 'encoding', 'expa
Python：時系列分析（その６） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
前回の記事で機械的に選択されたモデルは、非定常なデータに当ててしまったものなので瑕疵があると思われる。その確認として２つの調査を実施した。ひとつは前回作成のモデルに対して、基本的なモデル診断を実施すること、もうひとつはデータを学習用データと検証用データに分けて評価してみることだ。前者の確認は過去の記事で一度実施していることだが、復習も兼ねて前者の調査からまとめたい。 ■ライブラリ >>> import numpy as np >>> from pandas import * >>> import statsmodels.tsa.stattools as stattools >>> from statsmodels.tsa import arima_model >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from pylab import * ■データ >
pandas で日経平均株価指数を plot する - Qiita
何をするのか Python のデータ処理ライブラリ pandas (http://pandas.pydata.org/) で遊んでいたら、 Web から Finance 情報を取ってくる プロットする というのがコードだけでできてすばらしかったので投稿。 コードと解説 import pandas.io.data as web import matplotlib.pyplot as plt import datetime # 取得する日の範囲を指定する start = datetime.datetime(2014, 1, 1) end = datetime.datetime(2014, 9, 1) # Yahoo ファイナンスから、 ^N225 (日経平均株価指数) を # とってくる。 f = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end) plt
Python：時系列分析（その１） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
Python pandasとstatsmodelsを用いた時系列分析についてまとめる。pandasは欠損値の処理や移動平均の算出に、statsmodelsはARIMAなど時系列解析の実施に用いるとよさそう。以下の内容について順次取り上げていきたい。 ●単純移動平均 ●自己相関関数（ACF：Auto Correlation Function） ●偏自己相関関数（PACF：Partial Auto Correlation Function） ●自己回帰過程：AR(p) ●自己回帰移動平均過程：ARMA(p, q) ●自己回帰和分移動平均過程：ARIMA(p, q, d) ●多変量自己回帰過程：VAR(p) ●状態空間モデル ARIMAまでがひとつの系列のみを対象とした分析。VARはARの多変量版で、ある系列を予測するのに他の系列のデータも活用する。状態空間モデルは、観測方程式と状態方程式（真の
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https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.asfreq.html
Merging/combining two dataframes with different frequency time series indexes in Pandas?
How to create a lagged data structure using pandas dataframe
Ultimate Source for App and Software Insight - SysMagazine
ARIMA - The computed initial AR coefficients are not stationary · Issue #1155 · statsmodels/statsmodels
auto.arima() equivalent for python