概要
TIPSのまとめ記事。
拙者概要
- 業務: Web Appの設計・構築
- 資格: 応用情報技術者, AWS SAA, AWS DVA, DX Questケーススタディ教育プログラムGold修了証
Docker
Docker
基本構文
powershell
docker run --rm -it --name testcontainer python:3.9 /bin/bash
- --rm: コンテナを自動で消去するオプション
- -it: コンテナとの入出力を行うオプション
- --name: コンテナ名を指定するオプション
- /bin/bash: bashに入るオプション
bashで指定のコマンドを実行
powershell
docker run --rm -v ${pwd}:/tmp python:3.9 /bin/bash -c "pip install virtualenv && cd /tmp && virtualenv virtualenv && source virtualenv/bin/activate && pip install -r requirements.txt"
- -v: ファイルをコンテナにマウントするオプション
- -c: コマンドを指定するオプション
カレントディレクトリに、パッケージ情報をまとめたrequirements.txtを置き、
上記コマンドを実行することで、仮想環境の作成 & pip installしてくれる。
bashファイルをマウントし実行
exec.bash
#!/bin/bash
pip install virtualenv
virtualenv virtualenv
source virtualenv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
powershell
docker run -v ${pwd}:/tmp python:3.9 /bin/bash -c "cd tmp && ./exec.bash"
カレントディレクトリにrequirements.txt, x.bashを置き上記コマンドを実行すると、
「bashで指定のコマンドを実行」と同じ結果が得られます。
既存コンテナにログイン
powershell
docker exec -it {container name} /bin/bash
Python
Python
package import 整理
powershell
# isort install
pip install isort
# Python srcディレクトリにてisort実行
isort .
Pandas
Pandas
Pandas概要
- Seriesは一次元配列(リスト)に相当
- DataFrameは二次元配列(テーブルデータ)に相当
Series 作成
python
import pandas as pd
pd.Series(data = [1, 2, 3, 4, 5])
Series, Indexに名前付け
python
pd.Series(
data = [30, 35, 40],
index=['2015 Sales', '2016 Sales', '2017 Sales'],
name='Product A'
)
DataFrame 作成
python
pd.DataFrame(
{
'Yes': [50, 21],
'No': [131, 2]
}
)
Indexに名前付け
python
pd.DataFrame(
{
'Bob': ['I liked it.', 'It was awful.'],
'Sue': ['Pretty good.', 'Bland.']
},
index=['Product A', 'Product B']
)
指定した行、列を出力
python
df.iloc[[0,1,2,3],0:2]
df.iloc[-5:, 0:3]
df.loc[0, "country"]
df.loc[:, ["country", "points", "price"]]
条件付き取得
python
df.loc[
(df.country == 'Italy') & (df.points >= 50),
["points","price"]
]
組込条件セレクター (isin, notnull)
python
df.loc[
(df.country.isin(["Italy", "France"])) & (df.price.notnull()),
["country", "price", "points"]
]
分析
python
# 要約
print(df.price.describe())
# 平均
print(df.price.mean())
# 一意の値
print(df.taster_name.unique())
# 値の出現頻度
print(df.taster_name.value_counts())
各列に関数を適応
python
# nameの文字数を表すlen列を追加
df['len'] = df['name'].apply(lambda x: len(x))
# DataFrame全体を処理
df.apply(lambda x: x/100)
グループ化
python
# pointsでグループ化し、グループの個数を取得
df.groupby(by = "points").points.count()
# pointsでグループ化し、グループのpriceの最小値を取得
df.groupby(by = "points").price.min()
# aggを使用し、複数の関数を実行
df.groupby(['country']).price.agg([len, min, max])
# country, provinceでグループ化し、平均を取得
df.groupby(['country', 'province']).price.mean()
# price, pointsで降順に並び変え
df.sort_values(by=["price", "points"], ascending=False)