トップ

2023/7/20

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！今回はfill_nullについて学習していきます． fill_nullは，欠損値を指定した値に置換するメソッドです．イメージとしてはこのようになります．データフレームに置換後の値を指定してfill_nullを適用すると，欠損値を指定した値に置換します．この例だと置換後の値を0と設定しているので，欠損値が0に置換されています．置換後の値の指定方法は，主に２つあります．１つ目は，引数をvalueとする方法です．引数をvalueとする ...

ReadMore

2023/7/20

【polars】drop_nulls：欠損値行削除【欠損値処理】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！今回はdrop_nullsについて学習していきます． drop_nullsは，欠損値の行を削除するメソッドです．イメージとしてはこのようになります．データフレームにdrop_nullsを適用すると，欠損値がある行を削除します．０．準備

# パッケージ読み込み
import numpy as np
import polars as pl

# データフレームの表示行数を指定
pl.Config.set_tbl_rows(5)

# データフレームを定義
df = pl.DataFrame(
  {
    "x":[1, 3, 2, 8, 10],
    "y":[10, 4, None, 6, None],
    "z":[None, 8, 7, 8, None]
    }
)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

# パッケージ読み込み

import numpy as np

import polars as pl

# データフレームの表示行数を指定

pl.Config.set_tbl_rows(5)

# データフレームを定義

df = pl.DataFrame(

{

"x":[1, 3, 2, 8, 10],

"y":[10, 4, None, 6, None],

"z":[None, 8, 7, 8, None]

}

)

１．drop_nullsの基本

# 欠損値がある行を削除
df.drop_nulls()

1 2	# 欠損値がある行を削除 df.drop_nulls()

[crayon-6808518b175 ...

ReadMore

2023/7/20

【polars】概要【欠損値処理】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！これからしばらくpolarsの欠損値処理について，学習していきます．今回はこれから学習していくpolarsの欠損値処理の概要について説明していきます．欠損値というのは，欠損している値のことを示しています．欠損値があると計算ができなかったり，予期しないエラーが発生したりといいことがありません．なので，何らかの処理をして欠損値の影響を少なくする必要があります．その何らかの処理を欠損値処理と呼んでいます．欠損値はpolarsでは，nu ...

ReadMore

2023/7/20

【polars】apply：データフレームの要素処理【繰り返し処理】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！今回はapply（データフレームの要素処理）について学習していきます。 applyは，今まで見てきたように行処理だけでなく、各要素に対して関数を適用することもできます。イメージとしてはこのようになります。０．準備

# パッケージ読み込み
import numpy as np
import polars as pl
import seaborn as sns

# データフレームの表示行数を指定
pl.Config.set_tbl_rows(5)

# データ読み込みと列選択
df = pl\
.from_pandas(sns.load_dataset("diamonds"))\
.select("x", "y")

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

# パッケージ読み込み

import numpy as np

import polars as pl

import seaborn as sns

# データフレームの表示行数を指定

pl.Config.set_tbl_rows(5)

# データ読み込みと列選択

df = pl\

.from_pandas(sns.load_dataset("diamonds"))\

.select("x", "y")

１．apply（データフレームの要素処理）の基本例えば，以下のデータフレームと関数を考えます．データフレーム：df（ダイヤモンドデータ）のx列，y列関数： ...

ReadMore

2023/7/20

【polars】apply：データフレームの行処理【繰り返し処理】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！今回はapply（シリーズの行処理）について学習していきます． applyは，データフレームの各行に対して関数を適用するメソッドです．イメージとしてはこのようになります．データフレームと関数をapplyに適用すると，データフレームの各行に関数を適用した結果が出力されます．０．準備

# パッケージ読み込み
import numpy as np
import polars as pl
import seaborn as sns

# データフレームの表示行数を指定
pl.Config.set_tbl_rows(8)

# データ読み込みと列選択（メソッドチェーン）
df = \
pl\
.from_pandas(sns.load_dataset("diamonds"))\
.select("depth", "color")

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

# パッケージ読み込み

import numpy as np

import polars as pl

import seaborn as sns

# データフレームの表示行数を指定

pl.Config.set_tbl_rows(8)

# データ読み込みと列選択（メソッドチェーン）

df = \

pl\

.from_pandas(sns.load_dataset("diamonds"))\

.select("depth", "color")

１．apply（データフレームの行処理）の基本例えば，以下のデータフレームと関数を考えま ...

ReadMore

新着記事

カテゴリー

【R前処理講座21】{dplyr} rowwise：行処理その２【tidyverse】

【R前処理講座15】{dplyr} select：列の選択【tidyverse】

【pandas】概要【文字列処理】

データサイエンスプロジェクトの業務内容

tidymodelsによるtabnet

Udemy　おすすめコース

最強のオンライン学習サイト：Udemy