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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

正規表現

正規表現とは特定の文字列によるパターンマッチングを行う際に用いられる宣言型プログラミングです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

Q&A

1回答

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データフレームの新しいSeriesの作り方について

退会済みユーザー

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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

正規表現

正規表現とは特定の文字列によるパターンマッチングを行う際に用いられる宣言型プログラミングです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/01/01 08:18

日本のイベントをまとめたデータフレーム【df_event】があります。
df_event["開催"]のデータから、最初の西暦の部分だけのSeries、df_event["開催(西暦)"]を作りたいのですが、正規表現を使うのが1番良い方法でしょうか?
他にいい方法がある方ご教授よろしくお願いいたします。。

【df_event】
|イベント名|都道府県名|都道府県No|費用(万円)|イベント計画(考案)|開催|
|:--|:--:|--:|
|〇〇祭り|北海道|0|780|1983/2/8|1985/4/11
|・|・|・|・|・|・|
|・|・|・|・|・|・|
|〇〇パーティー|東京都|11|428|2003/11/30|2007/1/22
|・|・|・|・|・|・|
|・|・|・|・|・|・|
|〇〇生誕祭|大阪府|26|227|1894/9/17|1896/10/2
|・|・|・|・|・|・|
|・|・|・|・|・|・|
|〇〇イベント|沖縄|46|356|1961/5/7|1963/3/14

【完成のイメージ】
|イベント名|都道府県名|都道府県No|費用(万円)|イベント計画(考案)|開催|開催(西暦)|
|:--|:--:|--:|
|〇〇祭り|北海道|0|780|1983/2/8|1985/4/11|1985
|・|・|・|・|・|・|・|
|・|・|・|・|・|・|・|
|〇〇パーティー|東京都|11|428|2003/11/30|2007/1/22|2007
|・|・|・|・|・|・|・|
|・|・|・|・|・|・|・|
|〇〇生誕祭|大阪府|26|227|1894/9/17|1896/10/2|1896
|・|・|・|・|・|・|・|
|・|・|・|・|・|・|・|
|〇〇イベント|沖縄|46|356|1961/5/7|1963/3/14|1963

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guest

回答1

0

私ならTimestamp型を使います。

投稿2020/01/01 09:46

meg_

総合スコア10579

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/01/02 00:19

ありがとうございます!
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