2020年新年最初の投稿です 色々とPython製のライブラリについて調べていたら、仕事でも使えそうなライブラリを見つけたので、今回はそれを試してみます。 地名から座標を割り出す今回はジオコーディングの一種でもある地名や住所から座標を割り出してくれるPython Geocoderというのを使っていきます。Geocoderというものは、多言語にもあるライブラリだそうです。 Geocoderの特徴は、複数のマップサービスのAPIを統一されたスキーマや文法などで代わりに呼び出してくれます。 約30個近くのマップサービスに対応しており、GeocoderからGoogleMap、OpenStreetMapとあらゆるマップサービスからマップの情報を引き出してくれます。 ちなみにGoogleMapなどはAPI Keyが必要ですが、API Keyを設定していなくても、API Key不要なOpenStreet
前のエントリーでは、PHPでGeoIPを使ってIPアドレスを解析した。 本エントリーでは、Pythonを使ったやり方をメモ。と、言ってもほぼPHPと同じｗ データベースのダウンロード 上記のエントリーと同様なので、上記のエントリーを参照のこと。 インストール インストールにはpipを使う。pipのインストールに関しては、pythonを使っている場合大抵インストールされていると思われるので省略する。 PHPと同様にGithubの公式ページが参考になる。 GeoIP2 Python APIのインストール $ pip install geoip2 これでインストールは完了。 使ってみる 以下のサイトを参考に、PythonでもIPアドレスから地域の情報を取得してみる。 サンプルコード import geoip2.database # データベースの読み込み reader = geoip2.data
ヒストグラムを作成するhist関数 基数の数を変更する (bins) ラベルを元にヒストグラムを作成する by 非数値データの頻度をヒストグラムで表示する まとめ 参考 Pandasにもヒストグラムを作成する関数hist()が存在します。この関数は値を表示するのではなく、ヒストグラムをmatplotlibを使ってプロットします。単純に頻度の数値データが欲しい場合はvalues_counts関数が便利な関数です。 本記事では ヒストグラムの作成の仕方 value_counts関数を使った非数値データの頻度の出力方法 について解説します。 今回扱うサンプルデータはKaggleのチュートリアルからとってきたものです。 Titanic - Kaggle ここのtrain.csvという名前のファイルを使います。 （ダウンロードするためにはユーザー登録が必要ですが簡単なものなのでしておくことをお勧めし
Adic = { ↓こことか ↓ここを軸にソートしたい 'C134':{"price":30,"sales":"1000","profit":200 ,"alist":[110,20,30 ,50]}, 'C623':{"price":80,"sales":"100" ,"profit":6 ,"alist":[100,10,30 ,50]}, 'C430':{"price":70,"sales":"5000","profit":1000,"alist":[160,11,120,6]}, 'C115':{"price":10,"sales":"2400","profit":40 ,"alist":[80 , 1,10 ,6]} } ##ポイントはラムダ式の返り値の表現 sorted()でValue構造内のソートしたい値を指定する（この場合x[1]が内側の辞書型になる）。 key
Pythonで共通のキーを持つ辞書を要素とするリストをsort()メソッドやsorted()関数でソートしようとすると、デフォルトではエラーTypeErrorになってしまう。 sort()メソッドやsorted()関数の引数keyを指定することで辞書のリストを特定のキーの値に従ってソートできる。 共通のキーを持つ辞書のリストはJSONを読み込むと頻繁に遭遇する。PythonでのJSONの読み書きは以下の記事を参照。 関連記事: PythonでJSONファイル・文字列の読み込み・書き込み また、このような辞書のリストはデータ分析ライブラリpandasのpandas.DataFrameに変換できる。もろもろの処理をするのであればpandas.DataFrameに変換すると便利。 関連記事: pandasのjson_normalizeで辞書のリストをDataFrameに変換 以降のサンプルコード
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