小技集

DataFrameの形の変換

seabornでFigにする際に有用。

df = df.stack().reset_index()

df = pd.DataFrame({'day1': [100, 200, 300, 400, 500, 600],
                   'day2': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'day3': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
df.index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
df

df = df.stack().reset_index()
df

配列からデータラベルを作る方法

import numpy as np

group = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]
group = np.array(group, dtype='int64')

labels = np.array(['A', 'B', 'C'])[group]
print(labels)

['A' 'A' 'A' 'A' 'A' 'B' 'B' 'B' 'B' 'B' 'C' 'C' 'C' 'C' 'C']

文字列から条件に合う文字列を抽出する

findall()は全ての一致部分をリストで返す。

import re

text = '[りんご][ゴリラ][ラッパ][パンツ]'

# そのまま抽出する
print(re.findall('\[(.*?)\]', text))

# コンパイルしてから抽出する。結果は同じ。
p = re.compile('\[(.*?)\]') #抽出指定：開始[  終了]  非貪欲マッチ*?
print(p.findall(text))

['りんご', 'ゴリラ', 'ラッパ', 'パンツ']

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乱数の生成

np.random.default_rng()でGeneratorインスタンスを生成。

.integers()で整数の乱数、.uniform()でfloatになる

条件を指定して乱数を生成。
第一引数low
第二引数high
第三引数size

出力はlow以上high未満になる。
引数endpointをTrueにすると以上・以下になる。(.integers()のみ)

rng = np.random.default_rng()

print(rng.integers(40,100))
# 53

print(rng.integers(100))
# 87

print(rng.integers(40, 100, size=3))
# [71 47 40 60]

print(rng.integers(40, 100, size=(3,2)))
# [[86 76]
#  [54 71]
#  [58 90]]