差分

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--- python:numpy_scipy_matplotlib [2019/07/31 16:08] – [NumPy] ともやん
+++ python:numpy_scipy_matplotlib [2020/04/16 03:38] (現在) – ともやん
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-<ifauth !@loggedinusers><html>
+<html>
-<script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script>
+  <style>
-<script>
+    #result pre {
-     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({
+      height: 200px;
-          google_ad_client: "ca-pub-0791334967460971",
+      overflow: scroll;
-          enable_page_level_ads: true
+      overflow-x: hidden;
-     });
+    }
-</script></html></ifauth>
+    #logo_numpy {
+      background-color: #a2bae8;
+      width: fit-content;
+      padding: 10px;
+    }
+    #logo_numpy p {
+      margin: 0;
+    }
+  </style>
+</html>
 ====== NumPy, SciPy, Matplotlib, CuPy, Pandas のインストール ======
-===== NumPy, SciPy, Matplotlib, CuPy のインストール =====
+====== NumPy, SciPy, Matplotlib, CuPy のインストール ======
-==== Linux ====
+===== Linux =====
 <code>
 $ pip3 install numpy scipy matplotlib cupy
 </code>
-==== Windows ====
+===== Windows =====
 <code>
 > pip install numpy scipy matplotlib cupy
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 ※CuPy をインストールするには [[windows:visualstudio|Visual Studio 2019]] と [[windows:windows10_install_cuda|CUDA Tootkit]] のインストールが必要である。\\
-==== NumPy ====
+====== NumPy ======
-{{:python:numpy_logo.svg?200|NumPy Logo}}\\
+<WRAP #logo_numpy>
+{{:python:numpy_logo.svg?200|NumPy Logo}}
+</WRAP>
 本家: [[https://numpy.org/|NumPy — NumPy]]\\
 ソースコード: [[https://github.com/numpy/numpy|GitHub - numpy/numpy: The fundamental package for scientific computing with Python.]]\\
@@ 行 34: / 行 45: @@
 [[https://ja.wikipedia.org/wiki/NumPy|NumPy - Wikipedia]] より\\
-==== SciPy ====
+====== SciPy ======
 [[https://www.scipy.org/|SciPy.org — SciPy.org]]\\
 \\
@@ 行 40: / 行 51: @@
 [[https://ja.wikipedia.org/wiki/SciPy|SciPy - Wikipedia]] より\\
-==== Matplotlib ====
+====== Matplotlib ======
 [[https://matplotlib.org/|Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.1.1 documentation]]\\
 \\
@@ 行 46: / 行 57: @@
 [[https://ja.wikipedia.org/wiki/Matplotlib|matplotlib - Wikipedia]] より\\
-==== CuPy ====
+====== CuPy ======
 {{:python:cupy_logo.png?200|CuPy Logo}}\\
 本家: [[https://cupy.chainer.org/|CuPy]]\\
 ソースコード: [[https://github.com/cupy/cupy|GitHub - cupy/cupy: NumPy-like API accelerated with CUDA]]\\
+<code>
+$ git clone https://github.com/cupy/cupy.git
+</code>
+リファレンス: [[https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/reference/|Reference Manual — CuPy 6.2.0 documentation]]\\
 \\
 **CuPy** は CUDA 上の NumPy 互換の多次元配列の実装である。CuPy は cupy.ndarray、コアの多次元配列クラス、およびそれに関する多くの関数で構成されている。それは numpy.ndarray インターフェイスのサブセットをサポートする。\\
 [[https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/overview.html|Overview — CuPy 6.2.0 documentation]] より\\
-===== Pandas のインストール =====
+====== Pandas のインストール ======
+本家: [[https://pandas.pydata.org/|Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library]]\\
+\\
+**Pandas** は、プログラミング言語 Python において、データ解析を支援する機能を提供するライブラリである。特に、数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算を提供する。Pandas は BSD ライセンスのもとで提供されている。\\
-==== Linux ====
+===== Linux =====
 <code>
 $ pip3 install pandas
 </code>
-==== Windows ====
+===== Windows =====
 <code>
 > pip install pandas
 </code>
-<WRAP prewrap 100%>
+<WRAP prewrap 100% #result>
 <code>
 Collecting pandas
@@ 行 81: / 行 99: @@
 </WRAP>
-==== Pandas ====
+===== 使い方 =====
-[[https://pandas.pydata.org/|Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library]]\\
-\\
+==== 行によって列数の異なる CSV を DataFrame 化する方法 ====
-**Pandas** は、プログラミング言語 Python において、データ解析を支援する機能を提供するライブラリである。特に、数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算を提供する。Pandas は BSD ライセンスのもとで提供されている。\\
+<file csv data.csv>
+col1	col2	col3	col4	col5
+	2	3	4
+	2	3
+	2	3	4	5
+</file>
+<code python>
+In [1]: import csv
+In [2]: reader = csv.reader('data.csv')
+In [3]: reader
+Out[3]: <_csv.reader at 0x22681e467b8>
+In [4]: with open('data.csv') as fp:
+    ...:     reader = csv.reader(fp, delimiter='\t')
+    ...:     data = [row for row in reader]
+    ...:
+In [5]: data
+Out[5]:
+[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'],
+ ['1', '2', '3', '4'],
+ ['1', '2', '3'],
+ ['1', '2', '3', '4', '5']]
+In [6]: header, values = data[0], data[1:]
+In [7]: import pandas as pd
+In [8]: df = pd.DataFrame(values, columns=header)
+In [9]: print(df)
+  col1 col2 col3  col4  col5
+    1    2    3     4  None
+    1    2    3  None  None
+    1    2    3     4     5
+</code>
+==== データフレームのグループ化(集計) ====
+<WRAP prewrap 100%>
+<code python>
+In [1]: import pandas as pd
+In [2]: df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'],
+   ...:                   data=[['aaa', 1, 2, 3],
+   ...:                         ['bbb', 1, 2, 3],
+   ...:                         ['ccc', 1, 2, 3],
+   ...:                         ['aaa', 2, 4, 6],
+   ...:                         ['bbb', 2, 4, 6],
+   ...:                         ['ccc', 2, 4, 6],
+   ...:                         ['aaa', 3, 6, 9],
+   ...:                         ['bbb', 3, 6, 9],
+   ...:                         ['ccc', 3, 6, 9]])
+In [3]: df
+Out[3]:
+  col1  col2  col3  col4
+  aaa     1     2     3
+  bbb     1     2     3
+  ccc     1     2     3
+  aaa     2     4     6
+  bbb     2     4     6
+  ccc     2     4     6
+  aaa     3     6     9
+  bbb     3     6     9
+  ccc     3     6     9
+# groupby のデフォルト動作はグループラベルが index になり集計列が単一の場合は Series が返る
+In [4]: grouped = df.groupby(df['col1'])['col2'].sum()
+In [5]: type(grouped)
+Out[5]: pandas.core.series.Series
+In [6]: grouped
+Out[6]:
+col1
+aaa    6
+bbb    6
+ccc    6
+Name: col2, dtype: int64
+In [7]: pd.DataFrame(grouped)
+Out[7]:
+      col2
+col1
+aaa      6
+bbb      6
+ccc      6
+# as_index=False にするとグループラベルが列になり DataFrame が返る
+In [8]: grouped = df.groupby(df['col1'], as_index=False)['col2'].sum()
+In [9]: type(grouped)
+Out[9]: pandas.core.frame.DataFrame
+In [10]: grouped
+Out[10]:
+  col1  col2
+  aaa     6
+  bbb     6
+  ccc     6
+</code>
+</WRAP>