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SQL

SQL(Structured Query Language)は、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)のデータベース言語です。大きく分けて、データ定義言語(DDL)、データ操作言語(DML)、データ制御言語(DCL)の3つで構成されており、プログラム上でSQL文を生成して、RDBMSに命令を出し、RDBに必要なデータを格納できます。また、格納したデータを引き出すことも可能です。

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。

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引数の在りかがわからない

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SQL

SQL(Structured Query Language)は、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)のデータベース言語です。大きく分けて、データ定義言語(DDL)、データ操作言語(DML)、データ制御言語(DCL)の3つで構成されており、プログラム上でSQL文を生成して、RDBMSに命令を出し、RDBに必要なデータを格納できます。また、格納したデータを引き出すことも可能です。

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投稿2017/04/11 05:44

引数の在りかがわかりません。
今PythonでSQL文を実行する勉強をしています。

import re def find_lat(loc): coords = re.findall("\(.+, .+\)", loc) lat = coords[0].split(",")[0].replace("(", "") return lat data["hs_directory"]["lat"] = data["hs_directory"]["Location 1"].apply(find_lat) print(data["hs_directory"].head())

というコードがテキストに出てきたのですが、
find_lat():メソッドのloc引数がどこにも定義されていなくて
上記のコードはこれだけで実行できるのでしょうか?

それとも、テキストに書かれているものだから、
loc引数はどこかほかに定義されているということでしょうか?

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pandas.DataFrame.apply()( 又は pandas.Series.apply() )はデータフレームの各データに対して 関数を適用する為のメソッドとなります。

Pythonの組み込み関数 map() の Pandas版と言ったら解りやすいかもしれません

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.apply.html

簡単な例を示します。

たとえば、

NameAgeCountrySex
AF25FranceMale
AK20USAFemale
LS30SpainFemale
MS22JapanMale

のようなデータフレーム df

Pyton

1def my_func(n): 2 return n + 1

という 引数に1を足してリターンするだけの 関数 my_func があった場合

result = df['Age'].apply(my_func)

のように applyの引数に関数(my_func)を渡しすことで

'Age' Columnの各値 25, 20, 30, 22 が 順番に my_func() 渡されます。
その結果(result)は - 'Age' Columnの各値が1足されて

Age
26
21
31
23

となります。

提示していただいたコードの場合は(多分)data["hs_directory"] がデータフレーム、 "Location 1"がカラム名をとなっており、
"Location 1" Column の各データが find_lat()関数の引数(loc)として動作しているのではないでしょうか。

投稿2017/04/11 09:32

magichan

総合スコア15898

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テキストの内容やdataがどこから来たのかが不明ですが、pandas.DataFrame.applyの説明とメソッド末尾に()がないことの意味の回答を読めば

find_lat():メソッドのloc引数がどこにも定義されていなくて

の理由は分かるかと思います。

投稿2017/04/11 05:53

編集2017/04/11 05:55
can110

総合スコア38254

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