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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

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URL内のデータのlengthについて分位点でn個(n:データ数を超えない自然数)に分割し、各グループについてwidthの平均値を算出する関数について

adurusu

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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2020/05/25 09:13

編集2020/05/25 10:54

途中経過ですが、以下のようにコードを書いています。
現状の道筋で良いか、ご教示いただけると幸いです。

python

1 2import numpy as np 3import pandas as pd 4from pandas import DataFrame 5url_raw_data = "http://○○" 6def tasks(url_raw_data, n): 7df = pd.read_csv(url_raw_data, sep=';') 8df['group'] = pd.qcut(df['total length'], n) 9df_group_mean = df.groupby('group')['width'].mean() 10

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x98000

2020/05/25 10:11

課題か何かですかね。書き方はわからなくてもロジック(算出の手順)は提示できませんか。 自分なりの手順を示したほうがアドバイスを得られやすいです。
adurusu

2020/05/25 10:55 編集

ご返信ありがとうございます。 質問をした後、自分なりに道筋を立てて書き進めました。 上記、編集していますので、確認いただければ幸いです。
x98000

2020/05/25 21:52

データがわからないので判断できませんが、関数tasksを実行する文を付ければ動くのではないですか。 まずは動かすことです。動かなければ機能を削って動かしてみて…を繰り返して、想定した動きや結果を得られているか確認しながら進めていきます。 動かした結果、エラーが解消出来ない場合はソースコードとエラーを追記して再度聞いてみてください。
adurusu

2020/05/26 01:43

ありがとうございます。 ご指摘の通り、関数tasksを実行する文を加えたところ想定した結果を得ることができました。 対応してくださり、とても助かりました。
x98000

2020/05/26 01:49

良かったです。 あとから見る人のために、回答の方に動いたコードを伏せ字などして載せるといいでしょう。 ご自身の回答でこの質問を完了にしてください。
adurusu

2020/05/26 02:09

かしこまりました。 そのようにしたいと思います。 ありがとうございました。
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