本記事では、PySide6でデスクトップアプリを作成する雛形コードを載せました。本アプリの動作検証用のサンプルのexcelファイルと雛形コードは、次のgithubにアップしています。https://github.com/hk29-ai/template_for_GUI_app_using_pyside6 ■ライブラリの…

'24/04/06更新：雛形コードを追加した。本記事では、辞書からpandasデータフレームを作成する雛形コードを3パターン載せました。 ■その1. 下図のように、キーに対してバリューが1つの場合の辞書データがあります。これからキーとバリューを列に設定したデー…

ソートせずに、メソッド「df.nlargest」、「df.nsmallest」を使うことで簡単にできます。具体例で示します。下図のような506行×14列のデータがあります。この右端の列「PRICE」の上位25個、下位25個のデータ行をそれぞれ抽出します。 まずは、上位25個の行デ…

本記事では、下図のようなcsvファイルがあって、2つの列名を指定して辞書を作成したい場合の雛形コードを載せました。 下図は、keyに「名前」、valueに「合計点」を指定した場合の実行例です。 ■本プログラム import pandas as pd # csvファイルをpandasで読…

本記事では、作成した回帰モデルの精度検証のための雛形コードを載せました。下図は、それをするための読み込みデータ例です。N列の「PRICE」が指標の生値で、O列の「Label」が回帰モデルによる指標の予測値です。この2列を比較することによって、回帰モデル…

本記事では、下図のようなpandasデータフレーム形式の表データに対して、行名、列名、もしくは行番号、列番号を指定して、任意の要素の値を抽出する雛形コードを載せました。 まず、csvのような表データは、次のようにしてpandasデータフレームで読み込みま…

本記事では、下図のような棒グラフをpandasのデータフレームにて、列名を指定して描く雛形コードを載せました。df.plot.bar()を使います。グラフの値を記入するには、ax.patchesを用います。 上図の元データは、下図のような表データです。これをpandasのDat…

'22/09/10更新：棒グラフの値の表示位置設定とグリッド設定について、引数を明記しました（グラフデザインの柔軟性を高めた雛形コードにするため）。 本記事では、下図のような横に並べる棒グラフの雛形コードを載せました。 上記のデータ元は、下図のような…

本記事では、2つのデータフレームがあって、共通のindex（行番号，行名）の行データに対して、列データを連結する手順を載せました。もし、重複する列名がある場合はそれらを削除する操作も記載しています。 import pandas as pd # データ1 df1 = pd.read_cs…

本記事では、表題を成す雛形コードを2つ載せました。 ▼1. 指定条件にあてはまる要素を置換する場合は、mask()メソッドを使用する import pandas as pd # csvファイルを読み込むdf = pd.read_csv('test_data.csv') df # 特定の列に対して、指定条件にあてはま…

本記事では、チャートデータを取得する雛形コードを載せました。ライブラリは「pandas_datareader」を使用します。下図は、ある銘柄の現在から過去5年間の期間を指定して取得した例です。 ■インストールは次の通りです pip install pandas-datareader ■本プ…

本記事では表題のことを成す雛形コードを載せました。例題データには、機械学習でお馴染みのボストンデータセットを用いました。入手方法はネット情報から得られます。 ▼元データのグラフ化 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas a…

'22/09/10更新：グリッド設定の引数を追加（明記）しました。 本記事では、下図のような積み上げ棒グラフを作成する雛形コードを載せました。次のサイトを参考にして、自分好みの設定にしたものです。https://pystyle.info/matplotlib-stacked-bar-chart/ 上…

本記事では、pandasデータフレームにて、行方向のデータを等分割する雛形コードを載せました。 例えば、下図左はアイリスデータセットで150行あります。これを下図右のように例えば、10行ずつに分割したデータフレームを新たに作成してリストへ格納します。 …

本記事では、下図中の下段のように、テクニカル指標のひとつであるRSI（Relative Strength Index，相対力指数）を算出してグラフ化する雛形コードを載せました。 必要なデータは、下図のような時系列チャート情報です。例えば、次のリンク先のような手順で入…

'23/11/14更新：チャートと価格帯別出来高のグラフサイズの割合を変更したコードに変えました。 本記事では、下図のようなグラフを作成する雛形コードを載せました。下図左にはチャート図、右には価格帯別出来高図を表記します。 下図は、例として読み込んだ…

本記事では、pandasで特定列を日付型へ変換し、続けて色々操作する雛形コードを載せました。主に下図のような処理をします。 はじめに、日付型（時間型）へ型変換するのは次の通りです。 df['日付'] = pd.to_datetime(df['日付']) そして、一連の処理は下記…

本記事では、下図のようなスーパートレンドのIndicatorを作成する雛形コードを載せました。株の売買判定をする指標のひとつであるATR(Average True Range)を計算して、チャートに図示します。 必要なのは、株価に関する時系列データで日付と高値、安値、終値…

本記事では、表題の雛形コードを載せました。下図は、機械学習で有名なタイタニックのデータセットです。これを例に説明します。 例えば、インデックスにPclass（チケットクラス）、列名にSex（性別）にして、平均値や標準偏差を算出して表にしたい場合に下…

'21/12/05更新：折れ線図だけの場合の雛形コードも追記しました。 本記事では、凡例（legend）の順番に従って段階的に変化した色を適応したい場合の雛形コードを載せました。 下図の例では、凡例が0, 1, 2の3つあります。これらが水色から紫へと段階的に変化…

下図のような2列のデータがある。Label列には A, B, Cという3つのカテゴリがあり、それぞれに対応しているNo列の数値をリストで抽出する雛形コードを載せました。 本プログラムを実行すると、下図のようなデータを得ることができます。A, B, Cに属している数…

パンダスデータフレームでプリント表示すると、通常は全部表示されない。例えば、下図の場合には行番号が0~4の5つと、501~505の5つだけが表示されている。 そこで下図のようにデータ行列数を取得して、その数をset_optionで指定することで全部表示できます。…

例題データは、機械学習でお馴染みのアイリスデータセットを用いました。150行×5列のデータです。 本記事でやりたいことは、例えば、sepal_lengthという列（カラム）に対して、5, 5.5, 6の値である行を全て抽出したい場合に適用し、次のようにします。リスト…

本記事では、指定したパス内にある全てのフォルダ（ディレクトリ）の容量サイズを取得して、降順にソートしてcsvファイルへ出力する雛形コードを載せました。 下図がその実施例で、指定したパス「D:/program/python/98_抽出」内のフォルダ毎の容量をランキン…

例えば、下図のように150行のデータがあったとします。 本記事では、例えば、下図のように154行に増やしつつ、列名「petal_width」と「species」に値を代入して、その他の列にはNaN(float型)とする雛形コードを載せました。 ■本プログラム #!/usr/bin/env py…

列名が山ほどあって、列名（カラム名）に特定の文字列がある列だけを抽出したい場合もあるかもしれません。その雛形コードを載せました。 例題データは、機械学習データセットで有名なアイリスを用いました。これのcsvはネットで検索すれば出てきて、例えば…

'21/07/09更新：カテゴリ変数をリスト化したり、数や平均値でソートする方法を追記しました。 本記事では、例えば下図のように「species」というカテゴリ変数を調べる雛形コードを載せました。例題に使用したデータは、機械学習でお馴染みのアイリスデータセ…

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)…