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pandas で 3 次元のデータ構造を扱う - Qiita
3 次元のデータを扱う pandas におけるデータ構造として主要なものに 1 次元つまり線の Series と 2 次元つまり表形式の DataFrame があります。これは pandas における主要なオブジェクトであり Python for Data Analysis でも詳しく解説されています。しかし実はもう一つ主要なオブジェクトがあります。それが Intro to Data Structures でも 3 つ目に登場する 3 次元の Panel です。この 3 次元のデータ構造は、たとえば毎日の表データから任意の数値を取り出して時系列のログに関する統計分析をおこないたいといった用途において役立ちます。 Panel オブジェクトを作る Panel は辞書形式にした DataFrame または 3 次元の ndarray を引数にとることで生成することができます。具体的にやってみ
U1and0 2017/12/03
pf.shapeしてpf.ix[:,1:3,0]みたいな

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matplotlib によるデータ可視化の方法 (1) - Qiita
matplotlib と pandas によるさまざまな図の描画方法を以前に紹介しました。しかしその具体的なパラメーターについては触れませんでした。今回から数回に渡り matplotlib による図形描画について追っていこうと思います。図とサブプロット matplotlib の Figure オブジェクトはプロット機能を提供します。 plt.figure() メソッドは何も描画されていない新しいウィンドウを描画します。 add_subplot() メソッドはその内部にサブプロットを生成します。 import numpy as np from pandas import * from pylab import * import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager from numpy.random imp
U1and0 2016/12/05
fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i, j].hist(randn(500), bins=50, color='k', alpha=0.5)

matplotlib

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無料で読めるデータ分析に役立つ Python の電子書籍まとめ - Qiita
以前、機械学習や統計に関する情報収集についてまとめました。今日はその続きというか補足で、データ分析に役立つ無料で読める Python E-book をまとめました。ここにある PDF を取り敢えず手持ちのタブレットか PC に突っ込んでいつでも必要なときに参照すると良いでしょう。毎回 Google 検索しても良いですが、確実に理解しておきたい基礎となる知見はやはり書籍で持っていたほうが安心です。プログラミング言語まずは Python 3 本体です。 Free Python Books http://www.online programmingbooks.com/python/ 上記からさまざまな Python の書籍を無料で閲覧することができます。中には少し古い Python 2 の書籍も混じっていますので、どのバージョンの Python を対象にしているか気を付けたほうが良いでしょう
U1and0 2016/07/23
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