kharuka2016のブログ

日々の出来事を書き留めておくブログ

データ解析の基礎その3-データのAggregation-

入門 Python 3

入門 Python 3

目次

前提条件

OS:Windows 10 64-bit, version 1607

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストール

データ解析の基礎 その3 目次

1. データをまとめるGroupBy

2. データをまとめるGroupByその2

3. データのAggregation

4. Split、Apply、Combining

5. クロス集計

データのAggregation

1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。

jupyter notebook

2. 写経したソースコードGitHub Repositoryを参照してください。

github.com

3. 補足

Index of /ml/machine-learning-databases/wine-qualityからwinequality-red.csvをJupyter Notebookを起動しているディレクトリにダウンロードします。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

参考:

  • udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

  • Index of /ml/machine-learning-databases/wine-quality

Index of /ml/machine-learning-databases/wine-quality

Pythonスタートブック

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データ解析の基礎その3-データをまとめるGroupByその2-

入門 Python 3

入門 Python 3

目次

前提条件

OS:Windows 10 64-bit, version 1607

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストール

データ解析の基礎 その3 目次

1. データをまとめるGroupBy

2. データをまとめるGroupByその2

3. データのAggregation

4. Split、Apply、Combining

5. クロス集計

データをまとめるGroupByその2

1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。

jupyter notebook

2. 写経したソースコードGitHub Repositoryを参照してください。

github.com

3. 補足

3.1. ixではなくlocを使用します。
animals.loc[1:2,['W','Y']]=np.nan
3.2. keys=['A','B','A','B']ではなくkeys=['A','A','A','B']を使うとmaxの意味がわかりやすいです。行の[0]番目と[1]番目で大きい方の値が出力されています。

keys=['A','B','A','B']の場合

keys=['A','B','A','B']
animals.groupby([len,keys]).max()

Out:

     W   X   Y   Z
3   A   0   1   2   3
    B   NaN 5   NaN 7
4   A   8   9   10  11
5   B   12  13  14  15

keys=['A','A','A','B']の場合

keys=['A','A','A','B']
animals.groupby([len,keys]).max()

Out:

     W   X   Y   Z
3   A   0   5   2   7
4   A   8   9   10  11
5   B   12  13  14  15

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

参考:

  • udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

Pythonスタートブック

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広島土産ベスト3

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ランキング

1. もみじ饅頭

定番。そろそろ飽きてきた人もいるのでは?

『にしき堂』『やまだ屋』『藤い屋』の味比べをしてみるのも面白いですよ。ちなみに、私はやまだ屋の抹茶もみじが好きです。

2. 因島のはっさくゼリー

この憎めないお顔がアレですね。ツボです。

さっぱりとしたゼリーにほんのり酸っぱいはっさくがマッチしていて美味しいですよ。

もみじ饅頭のお土産にもそろそろ飽きてきた方にはオススメの一品です。

3. イカ天瀬戸内レモン味

イカ天文化が広島県以外であまり浸透していなくてビックリです。他県では普通にスーパーに置いてないんですね。

もちろんお好み焼きの定番トッピングになっていますよ。

参考

データ解析の基礎その3-データをまとめるGroupBy-

入門 Python 3

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目次

前提条件

OS:Windows 10 64-bit, version 1607

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストール

データ解析の基礎 その3 目次

1. データをまとめるGroupBy

2. データをまとめるGroupByその2

3. データのAggregation

4. Split、Apply、Combining

5. クロス集計

データをまとめるGroupBy

1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。

jupyter notebook

2. 写経したソースコードGitHub Repositoryを参照してください。

github.com

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

参考:

  • udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

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【お好み焼き】トッピングofマイベスト@麗ちゃん

カープお好みソース 500g

カープお好みソース 500g

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オーダー

  • 肉・卵・チーズ・もち・イカ天・そば

コメント

広島駅に寄ったらやっぱり麗ちゃん。

今回は(肉・卵)チーズ・もち・イカ天のマイベストトッピング。イカ天をトッピングするのがミソですよ。 かっこ()内のトッピングはデフォルト。

甘口カープソースも良いけど、辛い物好きにはやっぱり辛口カープソース(非売品)がオススメ!

お好み焼きの食事は、料理人がお好み焼きを焼く工程をカウンター席で見るところから始まっていますよ。

P.S.

今回はゆっくり食事を取っている時間がなく、お好み焼きonお皿形式andお箸で食べました。

本来はお好み焼きon鉄板andテコ(コテ?かえし?)で食べたい派です。

お店情報

  • 麗ちゃん

tabelog.com

今週の割安株投資パフォーマンス(2017/10/7)

目次

コメント

三連休を控えてか、日経平均株価は伸び悩みましたね。

今はバブルなのか?年末に向けてポートフォリオの見直しをします。

複利の力

年利20%への道のりはまだまだ遠いです。ただ実現できたらどれだけお金が増えるのか?実際に計算してみます。

毎年投資資金を100万円準備するとします。年利20%を達成しようと思えば、単純に計算すると以下のようになります。

1. 1年目100万円

年末120万円

2. 2年目220万円(120+100万円)

年末264万円

3. 3年目364万円(264+100万円)

年末436.8万円

4. 4年目536.8万円(436.8+100万円)

年末644.16万円

5. 5年目744.16万円(644.16+100万円)

年末892.992万円

5年目の年末時点で、単純に貯金している場合と比べて約390万円の差が出て来ます。

年利20%とまで言わなくても、年利5%を35年続けたら、老後資金に困ることはないでしょう。

参考:

年別パフォーマンスレポート

%
2016 15.0
2017(現在) 15.3
Total 14.1

株を買うなら最低限知っておきたい ファンダメンタル投資の教科書

株を買うなら最低限知っておきたい ファンダメンタル投資の教科書

保有銘柄

国内株式

証券コード 銘柄
2903 シノブフーズ
4987 寺岡製作所
5955 ヤマシナ
5956 トーソー
5973 トーアミ
6357 三精テクノロジーズ
8905 イオンモール
9468 カドカワ
9986 蔵王産業

投資信託

証券コード 銘柄
79312021 三井住友・日本債券インデックス・ファンド

パフォーマンス

+304,304円

株式投資の始め方

株式投資を始める方はこちらも合わせてご覧ください。

kharuka2016.hatenablog.com

SQLとPython-selectの応用-

入門 Python 3

入門 Python 3

目次

前提条件

  • OS:Windows 10 64-bit, version 1607

  • Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストール

  • SQL Alchemyインストール

  • DB Browser for SQLiteインストール

  • Sakila Sample Databaseの取得(udemy 実践Pythonデータサイエンス未購入の場合は、SQL形式のデータからSQLite形式のデータに変える必要あり)

SQLPython 目次

1. SQL入門

2. selectの基本

3. selectの応用

selectの応用

1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。

jupyter notebook

2. 写経したソースコードGitHub Repositoryを参照してください。

github.com

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

参考:

  • udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

DB Browser for SQLite

  • Sakila Sample Databaseの取得

MySQL :: Sakila Sample Database

Pythonスタートブック

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