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airspace_nobo
July 27, 2019
Technology
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airspace_nobo
July 27, 2019
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Transcript
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EG QZUIPO Λ Q@EG S ʹׂΓͯΔ n = 300 x = np.random.poisson(10, n) y = np.random.normal(0, 5, n) # dataFrame df = pd.DataFrame({"X":x, "Y":y}) r = pyper.R(use_pandas='True') r.assign("p_df", df) print(r("summary(p_df)"))
QZQFS SQZUIPO w SHFUؔ SͷσʔλΛQZUIPOଆͰ ༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹ͢Δ w σʔλͷܕҎԼʹͳΔ ϕΫτϧOVNQZBSSBZ
σʔλϑϨʔϜQBOEBT%BUB'SBNF r = pyper.R() r("rx <- rexp(300,1)") r("rdf <- data.frame(x = 1:200, y = rnorm(200))") px = r.get(“rx") pdf = r.get("rdf") plt.hist(px, bins=20) plt.ylabel("freq") plt.show()
QZQFS SQZUIPO w σʔλϑϨʔϜܕΛQZUIPOʹ࣋ͬͯ͘Δͱ ΧϥϜ໊ʹεϖʔε͕ೖΔͷ Ͱ औΓআ͘ඞཁ͋Δʂʂ print(pdf.columns) pdf.columns
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Ϣʔβࣗ࡞ؔ w σʔλͷߦྻΛදࣔ͢Δؔ TIBQF@EBUB Λఆٛͨ͠εΫϦϓτϑΝ ΠϧΛ SͰಡΈࠐΉΑ͏ʹQZUIPOΛ௨ͯ͡ಡΈࠐΊΔ shape_data <- function(data){
sprintf("σʔλ%dߦ, %dྻͰ͢!!",NROW(data), NCOL(data)) } r = pyper.R(use_pandas='True') r("source('~/Desktop/TokyoR/script/function.R', echo=FALSE)") print(r("shape_data(iris)"))
Ϣʔβࣗ࡞ؔ w ͪΖΜQZUIPOଆ͔Β༩͑ͨσʔλʹରͯࣗ͠࡞ؔΛద༻Մೳ σʔλ͕গ͠ҟͳΔͷͰ ྻʹͳΔ w ΠϯελϯεΛॳظԽ͠ͳ͚Ε ؔอ࣋͞ΕΔʂ from
sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) r.assign("p_iris", iris) print(r("shape_data(p_iris)"))
ศརͳ͍ํΛߟ͑Δ w SͰ͜Μͳؔ࡞ͬͯʜ w QZUIPOͰ͜Μͳؔ࡞Εʜ library(tidyverse); library(skimr) view_data <- function(data){
print("use skim function"); skim(data) %>% kable print("use glimpse function"); glimpse(data) } def view_data(data): r = pyper.R(use_pandas='True') r("source('~/Desktop/TokyoR/script/function.R', echo=FALSE)") r.assign("p_data", data) print(r(“view_data(p_data)”)) view_data(iris)
ศརͳ͍ํΛߟ͑Δ w ͜Μͳ݁Ռ͕ಘΒΕΔ
ศརͳ͍ํΛߟ͑Δ w ͬͺΓSͰHHQMPUΛॻ͖͍ͨ࣌ ͦͦTUBU@DPOUPVS͍͍ͨ࣌ UIFNF@NJOBNBM ͡Όͳ͍ͱݏͩʂͱ͍͏࣌ w QZUIPOͰΞϧΰϦζϜΛεΫϥονͯ͠ ࣮ߦ݁ՌΛHHQMPUͰඒ͘͠ඳ͖ ͍ͨ࣌
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