はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

まずは10分試してみようPythonの無言ブクマをよく見かけるのでネットワークに続いてちょっと書いてみることにしました。 東大・京大のコンテンツが初心者向けでおススメという言説を見かけるのだけど、これは本当だろうか。私は人を選ぶのではないかと考えています。 あれは確かによくまとまっているし、初心者向けに制作されてはいるのだとは思うのですが「大学の学生に向けた授業で用いる」内容だということを失念して手放しで称賛しているきらいがあるなと。 私としてはあの資料は以下の前提で用意されていると考えています。 東大・京大に合格できる高い理解力という下地を備えている講義の資料であり講師が口頭で補足や注釈を行う前提である とはいえ、資料を読んだ時の理解度など人それぞれですから、私が勝手にそう思っているだけなのかもしれません。 あの資料が本当に初学者である自分に向いた資料であるのか。挫折せずに続けられそうか

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生産性向上のもっとも有効な手段。それは「仕事の自動化」です。労働時間を短縮できるだけでなく、空いた時間を付加価値を高めるために使えるので非常に効果的です。仕事を自動化するには何らかのツールが必要ですが、最近ビジネスパーソンの間でその決定版として注目されているのが「Python」というプログラミング言語です。AI活用で改めて注目を集めた言語ですが、海外では文系学生にもこの言語を習得させようとする動きもあります。今回は書籍『PythonでExcel、メール、Webを自動化する本』のプログラムを実際に動かして、Pythonによる自動化を体験していただきましょう。

PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、**『GUIで入出力できたら便利なのに…』**と思うときはありませんか？ 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか？ PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2～1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 impo

PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData

注 この記事では、Python の便利なライブラリの一部を使用するように環境をセットアップする方法について説明します。これにより、ファイル システムの検索、インターネットへのアクセス、ファイルの種類の解析など、Windows 中心のアプローチからプラットフォーム間でタスクを自動化することができます。 Windows 固有の操作の場合は、Python 用の C 互換の外部関数ライブラリである ctypes、Windows レジストリ API を Python に公開する機能である winreg、Python から Windows ランタイム API にアクセスできるようにする Python/WinRT を確認してください。 開発環境を設定する Python を使用してファイル システムの操作を実行するスクリプトを記述する場合は、Microsoft Store から Python をインストー

どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、Raspberry PiにLTE通信を簡単に組み込めるsakura.ioを利用した通信モジュールの使い方についてご紹介します！ 月額60円という破格の安さで通信ができることに驚きますが、専用のクラウドサービスを活用したデータのやり取りなども簡単に導入できるのも魅力的です。 初心者でも簡単にIoT開発に取り組めるのでご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ なお、通信制御のプログラムはPythonとJavaScriptで書きますので、paizaラーニングの「Python3入門編」「JavaScript入門編」の学習講座もチェックしてみてください。 【 sakura.io 】 ■モジュールデバイスの組み立て方 sakura.ioの通信モジュールは、ArduinoやRaspberry Piなどに最適化された専用のモジュールデバイス（拡張ボー

(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難

りょうくんグルメをご存知だろうか。知らなくても、本人のツイートの雰囲気は料理のレシピなんかで一度は見た文脈のはずだ。 こんなやつ。 まじでこの世の全てのタピオカ好きに教えてあげたいんだが新宿三丁目のceleb縁味には全ての人間を虜にする禁断のオレオミルクフォームがある。 これが濃厚黒糖で超絶美味いからぜひ全国のタピオカ好き、タピオカを愛する者たち、タピオカを憎む者たち、全てのタピオカ関係者に伝われ pic.twitter.com/wnnPvkJ2pr— りょうくんグルメ (@uryo1112) 2019年6月15日 「りょうくんグルメ」は文章が情報量に対してやたら長いので、pythonの練習も兼ねてアイデンティティである上から目線の構文を取り去ることにした。逆りょうくんグルメである。 手順は大雑把に分けて以下の3ステップ。 1. Twitterからりょうくんグルメのツイートをスクレイピング

ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand

本記事は『Pythonでレトロゲームを作ろう！』シリーズの総集編です。 本シリーズは、以下の読者を想定して書きました。 【対象読者】 Pythonでゲームを作りたい人 ゲーム開発を題材にPythonプログラミングを学びたい人 数学・物理を学び、実践としてプログラミングまでしたい人

1. 本Part概要 前PartではB'zの歌詞を「TF-IDF」を用いた分析を行いました。 本Partではトピックモデルの一つである「LDA」を用いた分析についてお話しします。 pira-nino.hatenablog.com 2. LDAとは 2.1 LDAのイメージ 先に簡単な説明をしてしまいます。 LDAは「たくさんの文書データから単語のグルーピングを行う」モデルです。 このグループ1つ1つを「トピック」と呼びます。 例えば、大量のニュース記事にLDAを適用する例を考えます。 ニュース記事データにLDAを適用した例 LDAでは「各トピック（トピック数は予め指定）における各単語の所属確率」が算出されます。 理論的なことはさておき、文書データから単語をいくつかのグループに自動で分けてくれる手法 との理解で大丈夫です。 よく勘違いされることとして以下の2点を示します。 トピック数（いくつ

VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） 連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 FlaskはPythonでWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。今回から数回に分け、Visual Studio Code（以下、VS Code）とこのFlaskを利用して、Webアプリを開発するための基本を見ていこう。なお、本稿ではWindows版のVS CodeとPython 3.6.5を使用する（macOSでも動作を確認した）。 Flaskとは FlaskはWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。ここで「マイクロ」とは単なる「小規模なフレームワーク」ではなく、「コア機能はシンプル」で「拡張性がある」ことを意味している。

自分は、1年前からPythonを使い始めました。Pandasを始めとするPythonのデータサイエンス用のライブラリーは便利です。 つい最近、マイクロソフトがExcelにPythonを搭載することを検討しているというニュースが流れました。VBAとは長い付き合いなので、前半でVBAよりPandasが数倍便利だということを書いて、後半でExcelにPythonを搭載されることへのコメントを書くことにします。自分は、ExcelはデータのためのGUIツールとしては便利で役に立つツールだと思っています。ただ、VBAの方が長年放置されていて最近の言語としては落第なのでPythonが搭載されることを期待したいと思っています。急遽テーマを変更したので、時間がなくて以下は「Excel VBA Advent Calendar 2017 20日目」の記事と同じにしてしまいました。 「ExcelにPythonが搭

【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

自分は、1年前からPythonを使い始めました。Pandasを始めとするPythonのデータサイエンス用のライブラリーは便利です。 つい最近、マイクロソフトがExcelにPythonを搭載することを検討しているというニュースが流れました。VBAとは長い付き合いなので、前半でVBAよりPandasが数倍便利だということを書いて、後半でExcelにPythonを搭載されることへのコメントを書くことにします。自分は、ExcelはデータのためのGUIツールとしては便利で役に立つツールだと思っています。ただ、VBAの方が長年放置されていて最近の言語としては落第なのでPythonが搭載されることを期待したいと思っています。急遽テーマを変更したので、時間がなくて以下は「Excel VBA Advent Calendar 2017 20日目」の記事と同じにしてしまいました。 「ExcelにPythonが搭

データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新