回答編集履歴
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コピペ修正
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@@ -33,7 +33,7 @@
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pandasの```read_csv```で```sample_before20.txt```を読み込むと次のようになる。
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```Python
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-
pd.read_csv('sample_before20.txt', header=None, chunksize=4)
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+
>>> pd.read_csv('sample_before20.txt', header=None, chunksize=4)
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<pandas.io.parsers.readers.TextFileReader object at 0x73d12eb96ab0>
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```
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タイポ修正
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@@ -177,7 +177,7 @@
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# 端末上で
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# プログラム名 ファイル名
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# で使う。例えばプログラムファイル名がfooの場合、コマンドは
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# foo
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+
# foo sample_before20.txt
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# となる。ただし、ファイル名は「必ず」文字列'before'を含むこと
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filename = sys.argv[1]
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filename_after = 'after'.join(filename.split('before'))
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タイポ修正
answer
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@@ -28,7 +28,7 @@
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ってのが提言として成されている。
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一方、「フィルタである」と言う事はデータ型またデータ形式の変換が頻繁に行われる、と言う事を意味する。
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意味するんだけど、Numpyとかpandasの場合、その「形式」がややこしかったり、あるいは「Python外」の場合が多いんだ。特にNumpyの場合、実体はC言語で書かれた「別のプログラム」でPython内のデータと相互変換するのが面倒くさかったりする。また、pandasでファイルを開くと「余計な情報が付随したり」する。原則、pandasが想定しているのはExcelみたいな形式のデータフォーマットだから、だ。
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-
反面、ファイルを開いた
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+
反面、ファイルを開いた後、「必ずそのファイルを閉じなければならない」んで、時々それを忘れるんだが(良くやる・笑)、その辺、pandasの[```read_csv```](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html)は自動で面倒を見てくれるんでラクだったりはする。
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pandasの```read_csv```で```sample_before20.txt```を読み込むと次のようになる。
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@@ -60,7 +60,7 @@
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見た通り、データフレームを得る。
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ここで貴方はNumpyの[```ndarray```](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.html)に変換しようとしたが、上でも見た通り、本質的にはこの計算はリスト対象だ。と言うかその方がスッキリしている。
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-
従って```values.
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+
従って```values.tolist()```で一旦素直にリストへと変換した方がいい。
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```Python
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>>> [blk.values.tolist() for blk in pd.read_csv('sample_before20.txt', header=None, chunksize=4)]
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タイポ修正
answer
CHANGED
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@@ -142,7 +142,7 @@
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最近だと、とにかく[Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)を導入させようとする輩が多い。端的に言うと**それは間違ってるんだ**。
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VS Codeだとデフォルト設定ではPythonインタプリタ(リスナ)が走らない。従って「表示する為だけに」```print```塗れのコードを書かせるハメになるし、そもそも「あるアイディアが正常に動くかどうか」テスト出来ない。
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ぶっちゃけ、VS Codeを無責任に薦める人は、**インタプリタを使ったインタラクティブな開発ってのに慣れてない**んだ。
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上にも書いたけど、コードを直接インタプリタに入力して、「思った通りの結果が出た」場合に、それを書いてるソースコードへとコピペして修正する。それが**伝統的なインタプリタでの開発方法**で、
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+
上にも書いたけど、コードを直接インタプリタに入力して、「思った通りの結果が出た」場合に、それを書いてるソースコードへとコピペして修正する。それが**伝統的なインタプリタでの開発方法**で、素のVisual Studio Codeだとそれが**出来ない**んだよ。
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ハッキリ言って、Python備え付けのIDLEの方がマシだ。
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