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【Python基礎】map関数：リストで関数の結果を取得
map関数 前回、datetimeのNanであるNaT（Not-a-Time）とnumpyとPandasにおけるNaTの判定を解説しました。 今回はリストで関数を実行できるmap関数を紹介します。 例えばこのプログラムのように、rangeで取得したリストの要素に対して、自己関数squareで二... -
【Python基礎】datetime：NaT（Not-a-Time）とNumPyとPandasにおけるNaT判定
datetime 前回、datetimeモジュールでのタイムゾーンの設定を解説しました。 今回は同じくdatetime型のお話でNaT（Not-a-Time）に関して色々と試していきます。 Pandaで出てきた欠損値「Nan」の日時バージョンです 要するに時間のデータなんだけど、値がな... -
【Python基礎】datetimeモジュールでのタイムゾーンの設定
datetime 前回、PandasのデータフレームをHTML化する方法を紹介しました。 今回はdatetimeモジュールで日時を取得した際にたまに重要となるタイムゾーンのお話です。 私がタイムゾーンを気にし出したのは、Twitterのbotを作っている時でした。 色々なツイ... -
【Python基礎】random.choicesで重みありランダム選択
random 前回、リスト内包表記で複数のリストを同時に作成する方法を紹介しました。 今回はrandomモジュールのrandom.choicesを使って、重みあり（偏りあり）でランダムに要素を取得する方法を紹介していきます。 ちなみにrandomモジュールの基本に関しては... -
【Python基礎】リスト内包表記で複数のリストを同時に作成する方法
リスト内包表記 前回、gTTS（Google Text-to-Speech）を使って音声読み上げする方法を解説しました。 今回はリスト内包表記で複数のリストを同時に作成する方法を解説していきます。 まずはリスト内包表記のおさらいから。 例えばfor文を使って繰り返し処... -
【Python基礎】gTTS（Google Text-to-Speech）：音声読み上げ
gTTS 前回、weepyからTwitter API v2を使って、いいねの数、返信数、リツイートの数、引用リツイートの数を取得してみました。 今回は少し趣向を変えて、Pythonで音声読み上げをやってみます。 音声読み上げに関してはGoggle Text-to-SpeechというAPIを使... -
【Pandas】データフレームから特定の行を抽出し、新しいデータフレームに高速に移動[Python]
Pandas 前回、リスト内の各要素の個数を数える方法（count、collections.Counter）を紹介しました。 今回はPandasでデータフレームから特定の行を抽出し、新しいデータフレームに高速に移す方法を紹介します。 なぜこれを書こうかと思ったかというと、これ... -
【Python基礎】リスト内の各要素の個数を数える方法：count、collections.Counter
リスト内の各要素の数 前回、リスト内包表記を二重にして二次元リスト（ネストされたリスト）を作成する方法を解説しました。 今回はリスト内の各要素の個数を数える方法に関して解説をしていきます。 まず今回使うリストですが、こんな感じで用意してみま... -
【Python基礎】リスト内包表記：二次元リスト（ネストされたリスト）の作成
リスト内包表記 前回、Twitterでのツイートの文字数を正確に数えてくれるライブラリtwitter-text-parserを試してみました。 今回は話題がガラッと変わってリスト内包表記に関してです。 前にリスト内包表記に関してこちらの記事で紹介しました。 またfor文... -
【Python基礎】Pandas：行・列のデータをランダムで取得（df.sample()）
Pandas 前回、繰り返し関数whileの使い方を勉強しました。 今回はPandasの行・列のデータをランダムに取得する方法を見ていきましょう。 通常、列は項目を、行が1つのデータとして扱うことが多いので、行をランダムに取得する方法が特に役立つかと思います...