解決!Python:
Pythonでべき乗を計算するには**演算子、組み込みのpow関数、mathモジュールのpow関数を使える。それらの使い方と、振る舞いの違いを紹介する。
Pythonデータ処理入門:
pandasにはDataFrameオブジェクトの行や列をソートする機能や、行と列の順序を入れ替える機能もあります。今回はそれらについて見ていきましょう。
解決!Python:
mathモジュールのmath.log関数、math.log1p関数、math.log2関数、math.log10関数を使って対数を求める方法と、それぞれの関数の違いを紹介する。
解決!Python:
format関数/文字列のformatメソッド/f文字列で書式を指定して、浮動小数点数値を任意の有効桁数で文字列に変換する方法を紹介する。
解決!Python:
qrcodeモジュールが提供するmake関数やQRCodeクラスを使ってQRコードを作成する方法を紹介する。また、作成したQRコードの内容を読み取る方法も簡単に紹介する。
Pythonデータ処理入門:
pandasには、assignメソッドやinsertメソッド、concat関数、dropメソッドなど、DataFrameオブジェクトに対して、行や列を追加したり削除したりする方法が用意されています。それらの基本的な使い方を見ていきましょう。
解決!Python:
プログラムで使用する各種設定を.envファイルに記述してあるときに、それらを基に環境変数を設定したり、辞書オブジェクトとして保持したりする方法を紹介する。
解決!Python:
datetimeモジュールのdatetimeクラスやdateクラスのweekday/isoweekday/strftimeメソッド、calendarモジュールのweekday関数を使って日付から曜日を取得する方法を紹介する。
解決!Python:
ビット単位のAND/OR/XOR/NOT演算とビットシフト演算について紹介し、それらによってビットパターンがどう変化するかを確認していく。
Pythonデータ処理入門:
pandasのDataFrameオブジェクトの要素を選択するにはたくさんの方法があります。その中からat属性とiat属性、それからブーリアンインデクシングと呼ばれる方法を用いてアクセスする方法を紹介しましょう。
解決!Python:
文字列とバイト列を相互に変換するには、文字列のencodeメソッドとバイト列のdecodeメソッドを使うか、str関数とbytes関数を使うのが簡単だ。それらの方法を紹介する。
解決!Python:
7-Zip(.7z)形式のアーカイブを展開したり、そこに格納されているファイルを読み込んだり、各種情報を取得したりする方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
DataFrameオブジェクトにはたくさんの属性やメソッドがあります。その中から今回はDataFrameオブジェクト自体に関する情報を調べたり、これを他のオブジェクトに変換したりするのに使えるものを紹介します。
解決!Python:
Pythonで7-Zip(.7z)形式のアーカイブを作成し、そこにファイルを書き出すにはpy7zrパッケージのSevenZipFileクラスを使うのが便利だ。その基本的な使い方を紹介する。
解決!Python:
Pythonでまとまった量のテキストや文字列からPDFファイルを作成するにはReportLab Toolkitが提供するPlatypusモジュールを使うと便利だ。その方法をまとめる。
Pythonデータ処理入門:
DataFrameオブジェクトを生成する方法とその際に指定可能なオプション、DataFrameから特定の行や列、個別の要素をiloc属性とloc属性で選択する方法を見ていきます。
Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:
かわさきからは「どうする? どうなる? 解決!Python」というタイトルでPython TIPS連載の今後についてChatGPTに聞いてみて思ったことについて、一色からは「何をもってPythonicなのか」というタイトルで執筆中に感じていた“Pythonic”という説明に対する戸惑いを解消するまでの体験談について書きました。
解決!Python:
pdfminer.sixパッケージを用いて、PDFファイルからテキストや画像を抽出する方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
pandasが提供するデータを格納/操作するための2種類のオブジェクト、SeriesとDataFrame。そのうちのSeriesオブジェクトを作成しながら、その基本的な特徴を紹介。
解決!Python:
math.isnan関数やnumpy.isnan関数、pandas.DataFrame.isnaメソッド、numpy.sum関数、pandas.DataFrame.sumメソッドなどを使って、非数かどうかを判断したり、多次元配列やDataFrameに含まれるNaNの数をカウントしたりする方法を紹介する。
解決!Python:
exec関数を使ってモジュールのトップレベルで動的に変数を定義したり、globals関数の返す辞書を使ってグローバル変数として動的に変数を定義したりする方法と、その注意点を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
Pythonでデータ処理を始めようという人に向けて、pandasとは何か、インストール、データセットの読み込みと書き込み、簡単なメソッド呼び出しまでを説明します。
解決!Python:
ファイルパスをドライブ、ルート、それ以降に分割するにはos.pathモジュールのsplitroot関数を使える。その使い方、WindowsとUNIXでの動作の違い、Windowsと同様な分割結果を得るための方法などを紹介する。
解決!Python:
Windowsではファイルパスにドライブ文字が含まれる場合がある。os.pathモジュールのsplitdrive関数を使って、ドライブ文字とその他に分割する方法や、UNIXでこれと同様な処理を行う方法などを紹介する。
解決!Python:
os.pathモジュールのsplit関数はファイルパスを末尾の要素とそれ以外に分割する。その使い方と注意点を紹介する。
解決!Python:
os.path.splitext関数は渡されたパスを拡張子とそれ以外の部分に分割する。その基本的な使い方と注意点、拡張子ごとに処理を切り分けるサンプルコードを紹介する。
解決!Python:
Pythonでは整数値(int型)の値を16進数表現に変換するには幾つかの方法がある。その中からhex関数を使う方法と文字列の書式指定を使って変換する方法を紹介する。
解決!Python:
Pythonで整数値(int型)の値を2進数表現に変換するには幾つかの方法がある。その中からbin関数を使う方法と文字列の書式指定を使って変換する方法を紹介する。
解決!Python:
文字列に特殊な文字を含めるにはエスケープシーケンスを使用する。代表的なエスケープシーケンスの使用例を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyの多次元配列の要素は全て同じ型である必要があります。が、異なる型のデータを1つの配列に格納したいこともあるはずです。それを可能にする構造化配列を紹介します。
解決!Python:
組み込みのabs関数、mathモジュールのfabs関数など、Pythonには絶対値を求める方法が幾つかある。それらの使用法やユーザー定義クラスのインスタンスの絶対値を求められるように__abs__特殊メソッドを定義する例を紹介する。
Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:
一色からは「ChatGPTで株取引スクリプトを作ってバックテスト」という題でChatGPTを使って株取引ストラテジーを生成してシミュレーションしたことについて、かわさきからは「たんぱく質取ってますか?」という題でカロリーを考慮して鳥貴族のメニュー選びをアシストしてくれるGPTsを作成してみたことについて書きました。
解決!Python:
リストから重複する要素を取り除くには幾つかの方法がある。set関数を使った手軽なものから自前で重複要素を取り除くコードまで、それらの方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyには日付を扱うためのnumpy.datetime64クラスとnumpy.timedelta64クラスがあります。これら2つのクラスを使った日付の扱い方を紹介しましょう。
解決!Python:
2024年1月時点でのPythonの各バージョンのサポート期限と、bugfixやsecurity、end-of-lifeなど、サポート状態を示す用語、Pythonのバージョンとの関連についてまとめた。
解決!Python:
PythonのオブジェクトをPyYAMLモジュールによってYAMLドキュメントへシリアライズする方法と、各種オブジェクトがどのようにシリアライズされるかを紹介する。
Pythonデータ処理入門:
PythonとNumPyを使って手作業で、回帰分析のモデルを表す回帰式を求め、その決定係数を計算してみましょう。回帰分析が初めての方でもステップバイステップで計算内容が理解できます。同じ計算を手軽に行えるNumPyのpolyfit関数も解説します。
解決!Python:
YAMLドキュメントをPythonオブジェクトに変換するためのPyYAMLモジュールの使い方と、YAMLドキュメントがどんな形でPythonオブジェクトに変換されるかを紹介する。
解決!Python:
Pythonに標準付属のtomllibモジュールはTOMLファイルからの読み込みのみをサポートしている。そこで、tomli-wモジュールを使い、辞書形式のデータをTOML形式のデータとして書き出す方法を紹介する。
解決!Python:
Python 3.11で追加されたtomllibモジュールでTOMLファイルを読み込む方法と、TOMLに関する基本をまとめた。
Pythonデータ処理入門:
2種類のデータの関連の度合いを調べるには相関係数やそれを可視化したヒートマップ、散布図を使ってデータセットの調査をさらに進めていきましょう。
解決!Python:
PythonにはZIPファイルを読み書きするためのzipfileモジュールが標準で付属している。これを使ってZIPファイルを展開したり、その内容を読み込んだりする方法を紹介する。
人気連載まとめ読み! @IT eBook(112):
人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する@IT eBookシリーズ。第112弾は「解決!Python」からCSVファイルの読み書きを、3種類のモジュール/フレームワークで行う方法を紹介。
解決!Python:
PythonにはZIPファイルを読み書きするためのzipfileモジュールが標準で付属している。これを使ってZIPファイルを作成する方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyとMatplotlibを組み合わせ、データセットに含まれているデータがどのような分布になっているかを可視化してみましょう。新たな知見が得られるかもしれません。
解決!Python:
print関数ではfileパラメーターにファイルオブジェクトを指定することで、ファイルへテキストを出力できる。その方法とwriteメソッドとの違いなどについて紹介する。
解決!Python:
文字列のisupperメソッド/islowerメソッドを使って、文字列が大文字だけで構成されているか、あるいは小文字だけで構成されているかを調べる方法と考慮点を紹介する。
解決!Python:
not演算子を使って整数の0と1を反転する方法と、~演算子を使ってビット幅で0と1を反転する方法を紹介する。
Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:
かわさきからは「人は流れに乗ればいい」(シャア・アズナブル)やダイエット進捗について、一色からは「連載企画の状況や思ったこと」について書きました。
Pythonデータ処理入門:
データセットがどのような特徴を持つのか、その基本は最大値/最小値/平均値/中央値/最頻値/標準偏差などの基本統計量を使って調べられます。実際のデータを使って、これを体感してみましょう。