メモランダム!!

自分用の端書のため,他の人が読めるようには書いていません.悪しからずm(_ _)m

Python,Pandas:データフレーム操作

In [11]: import pandas as pd

In [12]: import numpy as np

In [13]: df = pd.DataFrame(np.array([[1,1,1,1],[1,'A',1,'B'],[1,'A',1,'B'],[1,1,1,'B']]), columns=['C1','C2','C3','C4'])

In [14]: df[df['C2']=='A'][['C2','C4']]
Out[14]: 
  C2 C4
1  A  B
2  A  B

Python 3.x:日本語の入ったCSVファイルを読み込んで,データフレームに格納する

日本語の入ったCSVファイルの読み込み方を試行錯誤したので,結果を記しておきました

こんな日本語の入ったCSVファイルを用意します

# testJP.csv
"福岡",1,2
"博多",3,4
"長崎",5,6

結論から先にいうと・・

こうすれば出来ました

import codecs as cd
import pandas as pd

with cd.open("testJP.csv", "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
    df = pd.read_table(file,header=None,sep=',')
    
print(df)    

と書くと・・

    0  1  2
0  福岡  1  2
1  博多  3  4
2  長崎  5  6

ここから下は試行錯誤した結果ですよ

普通に読み込ませると・・・

import pandas as pd

df = pd.read_csv('testJP.csv')

と書くと...

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x95 in position 0: invalid start byte

読み込めませんでした,,,

cdを使うと??

import codecs as cd
import pandas as pd

with cd.open("testJP.csv", "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
    df = pd.read_table(file,header=None)
    
print(df)  

と書くと・・・

   福岡,1,2
0  博多,3,4
1  長崎,5,6

ただこれは見ての通り,カンマで区切られてないみたいなんですね~

import codecs as cd
import pandas as pd

with cd.open("testJP.csv", "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
    df = pd.read_table(file,header=None)
    
print(df)    

と書くと・・・

        0
0  福岡,1,2
1  博多,3,4
2  長崎,5,6

おぉ,,

結論は??

無理やり区切る

import codecs as cd
import pandas as pd

with cd.open("testJP.csv", "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
    df = pd.read_table(file,header=None,sep=',')
    
print(df)    

と書くと・・

    0  1  2
0  福岡  1  2
1  博多  3  4
2  長崎  5  6

下記も参考に
publicjournal.hatenablog.com

PythonでK-means法を試してみた

 久しぶりにPython機械学習的なことをやってみました.今回は教師なし学習としてクラスター分析のソースコードを書いてみて色々試しました.

ソースコード

 こんな感じで書いてみました.

 

 上のソースコードはファイル出力とか省いていますが,省かないで実際に使ったデータセットなども含めた版はこちらです.(自分用)

 

実際にやってみる

次のような明らかに3分割されたデータを使って,3つのクラスターに分けてみました.

f:id:shu10038:20170226181017p:plain

クラスターに分類た結果は次のとおりです.それぞれのクラスターに,赤,青,緑で色を付けています.

f:id:shu10038:20170226181019p:plain

 まぁ,これは簡単だから出来て当たり前ですね.

 こんなデータはどうだろうか?

次に,こんな風に円状の塊のそとにデータ群が囲っている状況を考えます.これを2つのクラスターに分けるとどうなるのでしょうか?

f:id:shu10038:20170226181018p:plain

下が,分けた結果です.真ん中と外で別れるものかと思ったらそうではないですね.

f:id:shu10038:20170226181020p:plain

実はこの円形のデータセットは,ネットでKmeans法を調べると例題としてよく乗っているやつです.なんでもカーネル法を使うと上手く分けられるそうな.また後日試してみます.

参考

検索してすぐ出てきたやつを参考にしました

Python3:CSVファイルの入出力について色々

Pandasを用いたCSVファイルの入出力について色々試してみました.下の英語ドキュメントに詳しく書いてあるんですが,自分がよく使うものだけピックアップしてメモしておきます.

テスト用にこんなCSVファイルを用意します
text1.csv ↓

hakata@hukuoka+900,100,1981
kitakyuushuu@hukuoka+900,200,1954
iiduka@hukuoka+900,300,1971

もくじ

1.読み込み編

ⅰ.普通に読み込んだ場合は一行目がheaderになる

とくに何も引数を指定しない場合は,一行目がheaderになるようです

In [1]: import pandas as pd
     df = pd.read_csv('text1.csv') # データフレームを作る
In [2]: df
Out[2]: 
         hakata@hukuoka+900  100  1981
0  kitakyuushuu@hukuoka+900  200  1954
1        iiduka@hukuoka+900  300  1971

ⅱ.headerを無しを指定すると適当な数が埋め込まれる

引数に,header=Noneを指定すればいけます.

In [3]: df = pd.read_csv('text1.csv',header=None)
In [4]: df
Out[4]: 
                          0    1     2
0        hakata@hukuoka+900  100  1981
1  kitakyuushuu@hukuoka+900  200  1954
2        iiduka@hukuoka+900  300  1971

ⅲ.headerやindexに名前をつけたい場合namesなどを使う

In [5]: df = pd.read_csv('text1.csv' ,names=('c1','c2','c3'))
In [6]: df
Out[6]: 
                         c1   c2    c3
0        hakata@hukuoka+900  100  1981
1  kitakyuushuu@hukuoka+900  200  1954
2        iiduka@hukuoka+900  300  1971

ⅳ.カンマ以外で区切りたいとき

たとえば"@"区切る場合はsepを使う

In [7]: df = pd.read_csv('text1.csv', header=None,sep='@')
In [8]: df
Out[8]: 
              0                     1
0        hakata  hukuoka+900,100,1981
1  kitakyuushuu  hukuoka+900,200,1954
2        iiduka  hukuoka+900,300,1971

"@"でも"+"でもカンマでも区切りたい場合はsep='[@+,]'みたいに書く

In [9]: df = pd.read_csv('text1.csv', header=None,sep='[@+,]')
In [10]: df
Out[10]: 
              0        1    2    3     4
0        hakata  hukuoka  900  100  1981
1  kitakyuushuu  hukuoka  900  200  1954
2        iiduka  hukuoka  900  300  1971

ⅴ.特定の列をindexにしたいとき

index_col=[指定したい行]で指定するそうです.

In [11]: df = pd.read_csv('text1.csv', index_col=[0])

In [12]: df
Out[12]: 
                          100  1981
hakata@hukuoka+900                 
kitakyuushuu@hukuoka+900  200  1954
iiduka@hukuoka+900        300  1971

ⅵ.convertersを用いて特定の列だけ置き換える

import pandas as pd

# 置き換え
def sub(x):
    y = x.replace('@', '').replace('+900', ' ')
    return (y)

# convertersに渡す
conv = {                
    0: sub, # データフレーム0列目に対してsub関数を呼び出す
    1: sub, # データフレーム1列目に対してsub関数を呼び出す
          }
          
# データ読み込み         
df = pd.read_csv('testCSV1.csv', header=None,converters=conv)

# 出力
print(df)    

と書くと

                      0    1     2
0        hakatahukuoka   100  1981
1  kitakyuushuuhukuoka   200  1954
2        iidukahukuoka   300  1971

と出力される

↓参考
stackoverflow.com

2.書き込み編

Python3,Pandas:データフレーム検索色々

Pandasのデータフレームに格納されたデータの検索方法についていろいろ調べたり,試行錯誤したり,結局わからなかったので教えてもらいました.忘れないようにこの記事にメモしておきます.

この記事内では,共通して下記のデータフレームを用います

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
               index=['01-01','01-02','01-03'], columns=['C1', 'C2', 'C3'])

In [3]: df
Out[3]: 
       C1  C2  C3
01-01   1   2   3
01-02   4   5   6
01-03   7   8   9

1.データフレーム中のある要素が,どこの列名,どこの行名に所属するのかを出力する

まずは,Pandasのデータフレーム中のある要素が,どこの列名,どこの行名に所属するのかを獲得する方法について紹介します.
例えば,先程のデータフレームの中から要素の"3"が01-01の行,C3の列に所属する,というのを出力します.

Step.1 Multi-index化

まずは.stack() を使って先程のデータフレームをMulti-indexにします..stack()の解説は下記の通り

In [4]: s_df = df.stack()

In [5]: s_df 
Out[5]: 
01-01  C1    1
       C2    2
       C3    3
01-02  C1    4
       C2    5
       C3    6
01-03  C1    7
       C2    8
       C3    9
dtype: int64
Step.2 タプルから取り出し

"3"が入っているindexを取り出します.タプル形式で格納されるので,要素ごとに取り出せばOK.

In [6]: name = list(s_df[s_df == 3].index)

In [7]: name[0][0] #index
Out[7]: '01-01'

In [8]: name[0][1] #column
Out[8]: 'C3'

一発で出せるメソッドは無いんですかね??

2.Pandasのデータフレームにある値が有るか無いかを検索する

この場合は検索というより判定というのかもしれません.
データフレームに「1」と「10」がそれぞれあるのか無いのかを判定します.

In [9]: 1 in df.values
Out[9]: True

In [10]: 10 in df.values
Out[10]: False

さいごに

ここら辺の話は何故か検索しても出てきませんでした...
教えていただきありがとうございました!

SourceTreeでPullのエラーが出たときの対処について

 SourceTree (Ver 1.9.9.20)を使っていたら色々エラーが出たので,メモしておきます.

 

 症状

こんな感じのエラーが出る

f:id:shu10038:20161217151550j:plain

git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false push -v --tags origin master:master
remote: Invalid username or password.
fatal: Authentication failed for 'https://github.com/+++/++++++.git/'

Pushing to https://github.com/++++/+++++++.git

 

対処

これはただパスワードの設定をミスっているだけ
ツール->オプション->認証からGitHub設定する

 

特定の行に特定の値を代入できるか試してみる:Python3

すごい初歩的なんですが,行を指定して代入できるか試してみました.

In [22]: import numpy as np

In [26]: m = np.empty((4,3))

In [27]: m
Out[27]: 
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  2.,  3.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

In [28]: m[1,:] = np.array([3,3,3])

In [29]: m
Out[29]: 
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 3.,  3.,  3.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

In [27]でなぜ前の値が残っているのだ??