本記事では画像ファイルを繋げて動画にする雛形コードを載せました。下図は、ここ数年でワタクシが呑んで写真を撮った日本酒の一覧で61枚あります。写真の解像度はバラバラであっても、指定したサイズ（本コード中では1920×1080）に調整する仕様のため問題な…

本記事では、表題の2つの雛形コードを載せました。 ■1. カレントディレクトリ以下のサブディレクトリ一覧を取得したい場合 import pathlib # カレントディレクトリ以下のサブディレクトリを取得する get_dir_list = list(pathlib.Path('.').glob('**')) for …

本記事では、外れ値を削除する雛形コードを載せました。判定には、四分位範囲の考え方を用いたコードです。その定義では、下側25％（中央値の下側の更に中央値）、上側75％（中央値の上側の更に中央値）点を取得して、その幅から計算して除去するラインを決…

変数に値を代入する場合はスペースを入れずに、次のように詰めて書きます。 n=20 つまり、次のようにスペースを入れて書くとエラーになります。 n = 20 次に、演算は先頭に$を付けて2重カッコの中に次のように書きます step=$((計算式)) そして、その結果を…

ヒストグラムは、pandasを使えばそのデータフレーム形式dfを用いて、df.hist()の一行だけで作図できます。しかし、列数が多い場合に下図のように見栄えがよろしくなくなる場合がある。タイトルが上隣のグラフに重なったり、数字が半分見えなかったりするので…

本記事では、表題の警告が出た場合に、表示させないようにするための対策を載せました。下記をインポートして設定します。 from matplotlib.axes._axes import _log as matplotlib_axes_loggermatplotlib_axes_logger.setLevel('ERROR') ちなみに、警告の全…

本記事では、表題のことをなす雛形コードを載せました。下図は、その例で4つの処理結果をechoで表示したものです。上から順に1. 指定したディレクトリ内のcsvファイルのパスを取得、2. 拡張子なしのファイルパス、3. ベースネーム、4. ベースネームに新たな…

'22/09/03更新：動画編集の進捗状況をprint出力によりわかるようにしました。また、完了後に、処理に要した時間をprint出力するコードも追記しました。 本記事では、表題の雛形コードを載せました。FPS(Frame Per Second)で速度調整します。一枚あたりのフレ…

本記事では、「小数第一表記」と「指数表記」の2つの例を載せました。はじめに、処理前のデータは下記のように小数点以下の桁数が列毎に色々あります。 import pandas as pd df = pd.read_csv('test_data.csv') df それを次のようにフォーマット指定すること…

本記事では、csvファイルから各列のCpk（cpu, cplの小さい方）を計算して、csvファイルに出力する雛形コードを載せました。 また、下図のようにヒストグラムも作成します。 使用した例題のcsvデータの作成方法は、次のリンク先を参照下さい。https://hk29.ha…

本記事では、2つ以上のリストからpandasデータフレームを作成する下記のような雛形コードを載せました。 import pandas as pdA_list = [355, 157, 97, 70, 57, 49, 43, 37, 33, 29]B_list = list(range(1, 11))C_list = [chr(ord("a")+i) for i in range(26)…

本記事では、下図のような円グラフを横並びで複数作成する雛形コードを載せました。 下図が使用したcsvデータです。 上記数値データは、次のリンク先の値を引用しました。http://www.stat.go.jp/naruhodo/4_graph/shokyu/obi-graph.html ■本プログラム #!/us…

本記事では、下図のような縦棒グラフを作成する雛形コードを載せました。 例題データは、下図のようなcsvファイルから、データをソート（並び替え）して上図を作成します。 ■本プログラム #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas as …

本記事では、表題のことを成す雛形コードを記載しました。点は平均値で、上下に伸びてるエラーバーがここでは±3σを表します。 グラフ化する例題データは、下図のようなcsvファイルです。A列「month」をx軸にして、B列「data」に対してmonthのカテゴリ別に平…

本記事では、表題の雛形コードを載せました。 # 指定インデックス番号の行を残す場合 target_list = [1, 5, 503, 506] df1 = df.loc[target_list, :]# 指定インデックス番号の行を削除する場合df2 = df.drop(target_list) 例えば、下図のような506行のデータ…