最近の空き時間は GitHub で草植えをしている。まずは pandas を日本語環境で使う場合に たまに必要になる処理をまとめた パッケージを作った。 インストール pip install japandas 機能 機能の一覧はこちら。 日時処理 日本語日付のパース 日本の祝日カレンダー 文字列処理 Unicode 正規化 全角/半角変換 リモートデータアクセス 詳細はドキュメントを。 http://japandas.readthedocs.org/en/stable/ 日時処理 日本語日付のパース pandas には 日付らしい入力を適切に処理してくれる pandas.to_datetime があるが、これは日本語の日付 ( "XX年XX月XX日" とか ) に対応していない。例えば 以下のような入力は日時としてパースされず 文字列のまま残ってしまう。 import pandas as
こちらの続き。 Python pandas で日時関連のデータ操作をカンタンに - StatsFragments 今回のサンプルデータには自分の歩数のデータを使いたい。インスパイヤ元は以下のサイトだ。 d.hatena.ne.jp データの読み込み 歩数データは iPhone の Health アプリから Export できる。形式は XML なので、そのままでは pandas で読み込めない。一度 XML から必要な属性を辞書のリストとして取り出した後、pandas に読み込ませる。 import pandas as pd from xml.etree import ElementTree tree = ElementTree.parse('export.xml') root = tree.getroot() # 属性の辞書のリストを作る data = [e.attrib for e i
概要 Python で日時/タイムスタンプ関連の操作をする場合は dateutil や arrow を使っている人が多いと思うが、 pandas でもそういった処理がわかりやすく書けるよ、という話。 pandas の本領は多次元データの蓄積/変形/集約処理にあるが、日時操作に関連した強力なメソッド / ユーティリティもいくつか持っている。今回は それらを使って日時操作を簡単に行う方法を書いてく。ということで DataFrame も Series もでてこない pandas 記事のはじまり。 ※ ここでいう "日時/タイムスタンプ関連の操作" は文字列パース、日時加算/減算、タイムゾーン設定、条件に合致する日時のリスト生成などを想定。時系列補間/リサンプリングなんかはまた膨大になるので別途。 インストール 以下サンプルには 0.15での追加機能も含まれるため、0.15 以降が必要。 pip
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