Python 学習:pandas 利用?

2014-06-11 :  PCクリニック
本文の前に、
-・・・ -・-
現時点での、blogramのランクインカテゴリは、
3、3、3、0、0、 0、0、0、0、0(41)で、換算ポイント 72pt 。
「グルコサミン」今朝方、2位にダウン。(1日天下?)
「Firefox」昨日昼前、2位にアップ。だが今朝方、3位にダウン。
・-・ - -・

さて、本文。

先日(2014-06-08)の記事:
Python 学習:棒グラフ
に関連して、

「Qiita」
で、
matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法 (3)
を見つけた。

Qiitaは、プログラマのための技術情報共有サービスです。
って、どんなもの?
Qiitaとは
  「プログラミングに関する知識を記録、共有する最適なサービス」です。
  Qiitaの特徴
  ・Markdown記法+シンタックスハイライト
  ・細かい検索オプション
  ・プログラマ達によるフィードバック
  ・ローカルにあるメモとの連携
とか。
面白そうだ。・・・“ブックマーク”した。


それで、
  “ynakayamaが2014/05/07に投稿”
した、
「・・・データ可視化の方法 (3)」
  前々回、前回に引き続いて matplotlib によるデータ可視化に
  焦点を当てていきます。
  今回から pandas との組み合わせによる合わせ技となります。
  ・・・・・

この記事の書き出しは、

  折れ線グラフ
  シリーズやデータフレームのオブジェクトをプロットすると、
  デフォルトでは折れ線グラフとなります。
    # シリーズの単純なプロッティング
    # データフレームの単純なプロッティング
  pandas のプロット用のメソッドの大半にはオプションで
  ax パラメーターに matplotlib のサブプロットオブジェクトを
  指定できます。

  plot に指定できるオプションの一覧としては以下の
  公式ドキュメントを参照するのが良いでしょう。
  「pandas.DataFrame.plot

続いて、

  棒グラフ
  とくによく利用するのは kind でこれは線種を指定できます。
  kind = 'bar' とすると棒グラフになります。
    # シリーズを可視化する
     # 縦の棒グラフ
     # 横の棒グラフ
  データフレームを棒グラフにした場合、
  各行の値はグループとしてまとめられます。

  ・・・・・
  ・・・・・

で、
これは勉強になる。

過去2回分の記事はリンクが張ってあるが、
この後の記事は???

2014/05/09に投稿:
matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法 (5)

  前回まで延々と続いていたデータ可視化の話も今回で最終回です。
と。

ここから前に、全5回の記事が辿れる。

更にその前に、前書き的な記事:
pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング
があった。

  pandas によるデータ構造の再定義
  NumPy だけでも非常に有益なのですが pandas では
  さらに R ライクなデータ構造を提供しています。
  これがシリーズ (Series) とデータフレーム (DataFrame) です。
  データフレームという言葉は R でも頻出しますので
  R を使ったことのあるかたは聞き慣れているでしょう。
  シリーズは 1 次元の配列のようなオブジェクトで、
  データフレームはテーブル形式の行と列によるデータ構造を持ちます。

  pandas + matplotlib によるプロッティング
  昨日までの記事の中にしばしば出てきた matplotlib は
  データ可視化における強力なライブラリです。
  これを pandas と組み合わせることでデータ分析結果を
  さまざまに描画して可視化することができます。
  ・・・・・
  ・・・・・


“pandas”については、
先月下旬(2014-05-27)の記事:
Python 学習:pandas って?
では、
  それで、最初に参照したブログ記事にある、
    “pandasでクロス集計”
  にある Python コードをコピー&ペーストし、
  必要な“data.txt”をダウンロードさせて頂いた。

  実行に問題はなかった。

  でも、結論として
  現状の<紙>は、使う予定が無さそう。
  取り敢えずの「メモ」ですね。

などと書いた。

でも、この“ynakayama”さんの記事を見て、
「使ってみるか」と思い始めた。
「WinPython」には、初めから入っているし。
・・・・・

本日はここまで。

Python 学習は続く、・・・



見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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