自動化無しに生活無し

分析するデータは常にCSVにあるわけではない。DBから取り出す必要もある。 そこで、Pandasからread_sql メソッドを使ってDBから直接DataFrameを作る。 pandasで.read_sql() を使うサンプルコード pip install pandas pip install sqlalchemy 事前にpandas とsqlalchemy をインストールしておく。 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 例: PostgreSQL に接続する場合（DB種類・ホスト・ポート・ユーザー・パスワードを変更） engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost:5432/mydb') ...

前提知識 教師なし学習とは？ 教師なし学習とは、ラベル(正解)のない学習のことである。 例えば、犬猫の画像を用意して、それぞれ個々の画像に犬と猫のラベル(正解)を与えた上で学習させる方法を教師あり学習という。 一方で、教師なし学習の場合、犬と猫の画像をまとめて与えるだけで、犬や猫のラベル(正解)は学習に含ませない。 この教師なし学習のメリットは、事前にラベルを用意する必要がないということ。 例えば、ラベリング ...

よくあるpandasの行ごと、列ごとにデータを取り出す方法。 環境 Python 3.8.10 numpy==1.23.4 pandas==1.5.1 python-dateutil==2.8.2 pytz==2022.5 six==1.16.0 列ごとにループして取り出す .iteritems()は後のバージョンで廃止される可能性があるので、列ごとのループには.items()を使う import pandas as pd data = {} data["month"] = [ str(i)+"月" for i in range(1,13) ] data["page_view"] = [ i*1000 for i in range(12) ] data["earnings"] = [ i*100 for i in range(12) ] index = [ str(i) for i in range(12) ] df = pd.DataFrame( data, index=index ) ## 列ごとにループする for column_name, item in df.items(): print(column_name) print(item) print(item["0"]) print(item["1"]) print(item["2"]) index ...

pandasでファイルの読み込み、演算、グラフ描画、ファイル書き込みの基本操作関係を記す。 前提 data.xlsx及びdata.csvの内容を下記とする。これをPythonのファイルと同じディレクトリに格納する。 ライブラリインストールのコマンドは下記。 pip install openpyxl pandas matplotlib pandasの使い方 CSVやエクセルのファイルをそのまま読み込んで分析できる。 ファイルの読み込み .read_csv()メソッドでCSVを読み ...