pandasのcut, qcut関数でビニング処理（ビン分割） | note.nkmk.me
ビニング処理（ビン分割）とは、連続値を任意の境界値で区切りカテゴリ分けして離散値に変換する処理のこと。機械学習の前処理などで行われる。 例えば、年齢のデータを10代、20代の層（水準）ごとに分けるといった処理などがある。 pandasでビニング処理（ビン分割）を行うにはpandas.cut()またはpandas.qcut()を使う。 pandas.cut — pandas 0.22.0 documentation pandas.qcut — pandas 0.22.0 documentation それぞれ、 等間隔または任意の境界値でビン分割: cut() 要素数が等しくなるようにビン分割: qcut() という違いがある。 ここでは、pandas.cut()およびpandas.qcut()の使い方として、以下の内容を説明する。 等間隔または任意の境界値でビニング処理: cut() 最大値
【Python】pandas DataFrameの値を更新 - ITips
pandasのDataFrameの値を更新する方法がいくつかあるので、後で見返す為にも更新方法をまとめておく。 以下のlocやwhereの他に一括更新の方法がある。 DataFrameの値を更新する方法 pandasのDataFrameの値を更新する方法がいくつかあるが、大きく以下の３つの方法に分けられる。 値を一括代入 条件に合致するカラムを更新 別のDataFrameで上書き 各方法についてDataFrameを用いながら説明する。 import pandas as pd data_list1 = [ [1,2,3], [2,3,4], [3,4,5] ] col_list1 = ["c1","c2","c3"] df1 = pd.DataFrame(data=data_list1, columns=col_list1) print(df1) # c1 c2 c3 # 0 1 2 3 #
【Python】蛇使いへの道 (6) Pandasを操る - Qiita
Pythonを使ったデータサイエンティストになるための修行です。 ついに３種の神器のひとつPandasをやっていきましょう。 PandasはPythonの超絶最強データ解析用パッケージです。 Excelでできることはなんでもできるので非常に便利。（Excelにできないこともできる） numpyやmatplotlibなどとの相性も抜群でシームレスに利用できる。 Pandasを使ったPythonプログラムの実行は以下で説明しているIPython Notebookを使うのが良いと思います。 PREV →【Python】蛇使いへの道 (5) Matplotlibと戯れる NEXT → Pandasの応用(できるだけ早く) こんな感じでDataFrameやグラフなどをキレイに可視化してくれます。すごいね。 Pandasのデータ構造 Pandasには3つのデータ構造があります。 1次元配列: Seri
[Python] Pandas のデータフレームの他のデータフレームと特定列が一致しないものを抽出 - Qiita
df3 = df1[~df1['row1'].isin(df2['row2'])] こういうことをやりたい あるデータフレームdf1から、 そのデータフレームのもつcolumn 'row1'と、 比較対象データフレームdf2のもつcolumn 'row2'を比較し、 row2には存在しないrow1をもつ行をdf1から抽出したい。 SQLで書くとこうです。
![[Python] Pandas のデータフレームの他のデータフレームと特定列が一致しないものを抽出 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e865bf96124ca5db8d17707cbe3d71515fd2aa11/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwa2FyYXNoaTM5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lNTYwMTZjMGFlOGU0YTA4ZGU0NDhhMjliMWZjNjdlYg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db1b2063fa980d0c74bf0ac87fcc0da2f)
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
Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
はじめに Pythonでデータ分析を扱う上で必須となる、Pandasでのデータ操作方法の 初歩についてまとめました。 ついつい忘れてしまう重要文法から、ちょっとしたTipsなどを盛り込んでいます。 こんな人にオススメ → Pandasを初めて触ってみたい！ → Rが使えることをPythonでもやってみてーなー → Pandasの文法覚えきれねー どっかに一覧があれば便利なのに... → そもそもPythonでデータハンドリングってどれくらいできるものなのさ こちらも合わせてどうぞ ◆Pandasでデータ操作：Pandas_plyを使う http://qiita.com/hik0107/items/3dd260d9939a5e61c4f6 データを作ってみよう import pandas as pd df_sample =\ pd.DataFrame([["day1","day2","day
HTML の表 (<table> タグ) をスクレイピングする時も pandas が超便利 - Qiita
HTML の表をスクレイピングするのは結構だるい作業です。 私は以前は、単純な HTML であれば、うまく特徴を見つけて awk や sed を作ったり、 Perl の正規表現で取り出したり、 Google Chrome のコンソールから XPath を使って取り出すような苦労をやっていました。 ところで pandas というとデータ解析用のツールとして主流ではあるのですが、 意外にも HTML からのデータ入力も可能になっていて、これが表のスクレイピングにはかなり楽だということがわかりました。 なので紹介してみます。 サンプルに使うページ 以下で示すサンプルに国税庁の所得税の税率のページを使うことにしました。 https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/2260.htm （2019.9.28 移転したようなので、URLを
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PythonでCSVの読み書き - Qiita
https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf