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![使い方
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'axis_x': [6, 5, 6, 3, 4, ...],
'axis_y': [3, 2, 5, 1, 9, ...],
'speed': [3.2, 3.5, 3.3, 3.7, 3.2, ...],
'pressure': [0.2, 0.2, 0.1, 0.7, 0.6, ...]
})
validator.is_valid(df) # True.](https://image.slidesharecdn.com/pyconjp2015lt-151010132936-lva1-app6891/75/pandas-10-2048.jpg)
pandasによるデータ加工時の注意点やライブラリの話
- 1. pandas によるデータ加工時の 注意点やライブラリの話 Masashi Shibata October10 2015, PyCon JP 2015
- 2. @c_bata_ 明石高専 専攻科 akashi.py 主催 PyConAPAC/Taiwan 2015 BePROUD で Django 研究で pandas ← 今日はこれ
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- 9. 使い方 import pandas_validator aspv class SampleDataFrameValidator(pv.DataFrameValidator): row_num = 20 axis_x = pv.IntegerColumnValidator('axis_x', min_value=0, max_value=10) axis_y = pv.IntegerColumnValidator('axis_y', min_value=0, max_value=10) speed = pv.FloatColumnValidator('speed', min_value=0) pressure = pv.FloatColumnValidator('pressure', min_value=0, max_value=1) validator = SampleDataFrameValidator()
- 10. 使い方 import pandas aspd df = pd.DataFrame({ 'axis_x': [6, 5, 6, 3, 4, ...], 'axis_y': [3, 2, 5, 1, 9, ...], 'speed': [3.2, 3.5, 3.3, 3.7, 3.2, ...], 'pressure': [0.2, 0.2, 0.1, 0.7, 0.6, ...] }) validator.is_valid(df) # True.
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- 12. 今後やりたいこと DataFrame の構造を明示的に記述 Django のようにFixture データの生成など
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