はじめに

今月よりpythonの案件に突っ込まれたので、2週間で学んだことを自分用の備忘録としてメモっておく
なお、基本的な文法も記述していくが、変数宣言とか簡単な比較演算子は対象外としてく
※ちょいちょい忘れそうなら追記します

基本文法

基本的なのをざっくり書いていきます。

for文

for 変数名 in 繰り返し回数:
   処理

if文

if 条件文 :
  処理
elif:
  処理
else
  処理

関数定義

  def 関数名(self):
    処理内容

デコレーター

# ロギングデコレータ
def logging(func):
    def wrapper(obj, *args, **kwds):
        print("{} {} {} {} args={} kwds={}".format(
            datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
            "INFO", func.__qualname__, "START", args, kwds))
        rtn = func(obj, *args, **kwds)
        print("{} {} {} {} return {}".format(
            datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
            "INFO", func.__qualname__, "END", rtn))
        return rtn
    return wrapper

文字列置換

文字列に変数を埋め込める
C言語や！

name = 'hoge'
print ('Hello, %s' % (name))

# 実行結果
Hello, hoge

if name == 'main':について

上記の記述後の処理は、モジュール化して実行された場合実行されない
テストコードとかに便利!

ライブラリ系統

pandas

# DataFrameからnumpyに変更する方法
   変数名 = df.values

# 値の取り出し方

print (df) # 全件出力

print (df['カラム名']) # 指定したカラムのみ抜き出す

print (df [['カラム名','カラム名']])  #複数のカラムを抜き出す

print (df[0:3]) # 0から３行目を出力する

df[df > 0] # 0より上の要素はそのまま返し、それ以外はNaN

numpy

配列同士で足し引きができる！

array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[10, 20], [30, 40]])
array3 = array1 + array2
print(array3)

#実行結果

[[11 22]
 [33 44]]

所感

今までjavaがメインだったけど、pythonの方が好きになりそう！
構文自体はわかりやすい！

随時更新していけたらいいな〜

python 自分メモ