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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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書籍「Pythonによるデータ分析入門」について

TakuyaHidaka

総合スコア137

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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。

1グッド

2クリップ

投稿2015/04/08 12:31

「Pythonによるデータ分析入門」について、書籍を読まれている方、またデータ分析について詳しい方にお伺いします。

p.25の中に

lang

1indexer = agg_counts.sum(1).argsort()

という箇所がありますが、sum(1)がいったい何を示しているのか分からず困っております。
どなたかご教授いただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。

以下、データを表示するために必要なスクリプトです。
データは以下のURLからダウンロード・解凍してもらえれば大丈夫です。

https://github.com/pydata/pydata-book/archive/master.zip

lang

1#!/usr/bin/env python 2 3import json 4import numpy as np; import pandas as pd 5from pandas import DataFrame, Series 6 7# Data Path 8path = 'ch02/usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt' 9 10# Read & Abstruct Data 11records = [json.loads(line) for line in open(path)] 12 13# Using DataFrame 14frame = DataFrame(records) 15cframe = frame[frame.a.notnull()] 16operating_system = np.where(cframe['a'].str.contains('Windows'), 'Windows', 'Not Windows') 17by_tz_os = cframe.groupby(['tz',operating_system]) 18agg_counts = by_tz_os.size().unstack().fillna(0) 19 20indexer = agg_counts.sum(1).argsort() 21print indexer[:10] 22
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回答1

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ベストアンサー

合計を取る方向 ( axis )を表します。axis=1 は行ごとの合計、axis=0 は列ごとの合計になります。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.1/generated/pandas.DataFrame.sum.html

python

1df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) 2df 3# A B 4# 0 1 3 5# 1 2 4 6 7df.sum(1) 8# 0 4 9# 1 6 10# dtype: int64 11 12df.sum(0) 13# A 3 14# B 7 15# dtype: int64

投稿2015/12/24 14:32

Sinhrks

総合スコア45

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TakuyaHidaka

2016/03/26 14:52

解答ありがとうございました。 長らく御礼を申し上げられず、申し訳ありませんでした。 大変参考になりました。
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