Review of My Life: Python/データ処理

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2018-04-07

Python3 PandasでHeaderのみのDataFrameを作成する

意外に簡単だった。

pandas.DataFrame(columns=[])で指定してあげるだけだった。

2018-03-22

AIで似ているAV女優を紹介しているスケベAI「スケベ博士」を作りました。②実装編

AIで似ているAV女優を紹介しているスケベAI「スケベ博士」を作りました。①アプリ紹介編　の続きです。実際にどう実装したかという話です。

まだ友達追加していない人はここからチェケラ

https://line.me/R/ti/p/6XAcvOifDl

2018-03-12

Pythonによる画像学習：ひらがなからローマ字に変換する

CSVに存在するAV女優のデータには、AV女優名、AV女優名（ひらがな）、動画URLがあります。Microsoft Azure Face APIを利用するうえで、日本語に対応していなかったので、このひらがなの部分をローマ字に変換します。

pandasで作成したCSVのデータをよみこみ、一つ一つの上を取り出して、ひらがなの部分をローマ字に変換する処理を行い、その結果を再度pandasでCSVにエクスポートすることで、データの前処理を行いました。

ということで今回はそのコードをべた張りしておきます。
ちなみに、だれかがひらがなからローマ字にしてくれるラッパ－を作成してくれていたので、それを利用させてもらいました。ありがたや。

miurahr/pykakasi
pykakasi is re-imprelemtation of kakasi library by Python.

READMEに従って、

$ pip install pupykakasi

をすれば、インストールできると思います。使い方はREADMEにある通り、こんな感じ。

    from pykakasi import kakasi,wakati

    kakasi = kakasi()
    kakasi.setMode("H","a") # default: Hiragana no conversion
    kakasi.setMode("K","a") # default: Katakana no conversion
    kakasi.setMode("J","a") # default: Japanese no conversion
    kakasi.setMode("r","Hepburn") # default: use Hepburn Roman table
    kakasi.setMode("C", True) # add space default: no Separator
    kakasi.setMode("c", False) # capitalize default: no Capitalize
    conv = kakasi.getConverter()
    result = conv.do(text)

    wakati = wakati()
    conv = wakati.getConverter()
    result = conv.do(text)

で、このpykakasiを利用して、ひらがなからローマ字にして、CSVに加えました。

import pykakasi.kakasi as kakasi
import pandas as pd

kakasi = kakasi()
kakasi.setMode("H","a")
conv = kakasi.getConverter()

df1 = pd.read_csv("final.csv", index_col=0)
df = pd.read_csv('default.csv', index_col=0) #女優名・女優の画像URL・DMMの画像URLが列に入っている
romandf = pd.read_csv('roman.csv', index_col=0)

def getRomeNameByHira(hira):
    result = conv.do(hira)
    return result

for index, row in df1.iterrows():
    name = row["name"]
    kana = row["kana"]
    image = row["image"]
    dmmimage = row["dmmimage"]
    roman = getRomeNameByHira(row["kana"])
    print(roman)
    se = pd.Series([name,kana,image,dmmimage,roman],["name", "kana", "image","dmmimage","roman"])
    romandf = romandf.append(se,ignore_index=True)
romandf.to_csv("romaned.csv")

2018-03-04

Python 機械学習のためのデータ処理：AV女優2609件のデータから、欠損値を処理する

この概要は表示できません。投稿を閲覧するにはここをクリックしてください。

2018-01-23

Python sqlite3を触ってみる

Pythonでローカルで動かすちょっとしたアプリケーションなら、sqlite3がよさそうなので、基本的な触り方をメモしておく。

2018-01-14

Python3 データをMySQLに挿入する

目的

・自動更新サイトを作るときに、PythonでMySQLに外部サイトからスクレイピングしたデータを利用して、記事を自動生成したい

2017-11-14

pandasでいらない値を削除するためのチートシート

やりたいこと

Webスクレイピングしてきた後に、データをクリーニングする
その際、特定の文字列を含んだ行を削除したい

Pandasでいらない行を削除する方法

(1) ある列に特定の値を含んでいるものを削除(titleでルンバという値を含んだものを削除する)

df = df[df.title.str.contains("ルンバ") == False]

(2)ある列に特定の値を含んでいないものを削除(titleでルンバという値を含んでいないものを削除する)

df = df[df["title"].str.contains("ルンバ")==True]

2017-10-21

【Python】JSON形式のデータをXML形式のデータに変換する

目的

PythonでJSON形式のデータを扱うのが難しいので、XML形式に変換して操作をしたい。
そのため、今回はJSONからXMLに変換する方法をまとめる。

方法

ネットで調べたところ、JSONから直接XMLに変換する方法が見つからなかったため、(1)JSON →　DICT、(2)DICT → XMLという順番で変換していく。

JSONからDICT型への変換

そもそもJSONとDICTの違いについては、こちらの記事を参照。ほとんど一緒のようだ。

PythonにおいてのJSONファイルの取扱いあれこれ - Qiita
Pythonで作成した出力結果をまとめるのに便利なJSONファイルの紹介です．後ほど説明しますが，Pythonのリストや辞書形式をそのまま保存できるため，入出力用の変換がほとんど必要ありません．また，入出力用のimport jsonが入っているので，別ライブラリのインストールは不要です．まず，リストと辞書のことを知っていないと辛いので，書いておきます． ...

jsonファイルを別に保存しておき、jsonファイルを読み込んだ後に、DICT型に変換するという手順をとる。以下実行コード。

#data.json

{
"honoka": {
"BWH": [
78,
58,
82
],
"height": 157
},
"eri": {
"BWH": [
88,
60,
84
],
"height": 162
},
"kotori": {
"BWH": [
80,
58,
80
],
"height": 159
},
"umi": {
"BWH": [
76,
58,
80
],
"height": 159
},
"rin": {
"BWH": [
75,
59,
80
],
"height": 155
},
"maki": {
"BWH": [
78,
56,
83
],
"height": 161
},
"nozomi": {
"BWH": [
90,
60,
82
],
"height": 159
},
"hanayo": {
"BWH": [
82,
60,
83
],
"height": 156
},
"niko": {
"BWH": [
74,
57,
79
],
"height": 154
}
}

#JSONからDICT型への変換

with open('data.json', 'r') as f:
json_dict = json.load(f) #json -> dict
print(json_dict)

DICTからXMLへの変換

DICT型からXMLに変換する場合には、dicttoxmlというパッケージを利用する。pipしてパッケージをインストールする。

dicttoxml 1.7.4 : Python Package Index
Converts a Python dictionary or other native data type into a valid XML string.

$ sudo pip install dicttoxml
Collecting dicttoxml
Installing collected packages: dicttoxml
Successfully installed dicttoxml-1.7.4

それで、DICT型のデータを、XMLに出力する

import json
import dicttoxml

with open('data.json', 'r') as f:
json_dict = json.load(f) #json -> dict
print(json_dict)
xml = dicttoxml.dicttoxml(json_dict)
print(xml)

$ python hoge.py

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><root><niko type="dict"><height type="int">154</height><BWH type="list"><item type="int">74</item><item type="int">57</item><item type="int">79</item></BWH></niko><nozomi type="dict"><height type="int">159</height><BWH type="list"><item type="int">90</item><item type="int">60</item><item type="int">82</item></BWH></nozomi><eri type="dict"><height type="int">162</height>

おまけ　Beautiful Soupで見やすくしよう

これだけだとみにくいので、見やすくしたい。xml形式のデータを、beautifulsoupにかませて、soup.prettifyメソッドで整列させる。

import json

import dicttoxml

from bs4 import BeautifulSoup

with open('data.json', 'r') as f:

json_dict = json.load(f) #json -> dict

#print(json_dict)

xml = dicttoxml.dicttoxml(json_dict)

#print(xml)

soup = BeautifulSoup(xml, "xml")

print(soup.prettify())

$ python hoge.py

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<root>

162

</height>

</item>

</item>

</item>

</BWH>

</eri>

159

</height>

</item>

</item>

</item>

</BWH>

</kotori>

159

</height>

</item>

</item>

</item>

</BWH>

</umi>

155

</height>

なお、それぞれのデータの取得方法に関しては、こちらを参照。

PythonとBeautiful Soupでスクレイピング - Qiita
Pythonでスクレイピングというネタはすでに世の中にもQiitaにもたくさん溢れていますが、なんとなくpyqueryが使いやすいという情報が多い気がします。個人的にはBeautiful Soupの良さも知ってもらいたいと思うのでここではBeautiful Soupを使っていきたいと思います。ちなみにこのエントリーはほとんどの部分がBeautiful ...

2017-10-09

【Python】Pandasチュートリアル - CSVの読み書き：データの表示・追加・編集・削除を行う -

PythonのPandasを利用して、CSVの読み込みや、データの追加・削除・編集などを行い、CSVの書き込みまでできる方法を解説します。また、特に頻出のメソッドと、そのメソッドの説明についてもやっていきたいと思います。

Pandasが扱うオブジェクトとは？ Dataframe型とSeries型の違い
データフレームを作成する
データシリーズを作成する
データフレームにデータシリーズを代入する
CSVデータを読み込む
データを眺める
条件が合致するデータを取得データを消去する
列を並び替える
データをコピーする（バックアップ用）
特定の行の値を含む行を検索する
特定の列の順番をつける
データのクリーニング

2017-10-07

Python データ分析入門マニュアル - 実例を使ってWebスクレイピングからデータビジュアライゼーションまでやってみよう -

Python データ分析入門マニュアル

Webスクレイピングからデータビジュアライゼーションを、プログラミングを学んだことのない人向けに0から解説するマニュアルです。何から学ぶべきか、環境構築はどうするかからはじまって、Webスクレイピング、データの前処理、そしてデータビジュアライゼーションまでを丁寧に解説します。
すべてのカリキュラムが一カ月で終わるようにしています。過去記事にまとめてあるので、それを順に追って行ってもらう形になります。

基礎的な統計の知識をつけよう（0-2日）
プログラミングの基礎を学ぼう：HTML・CSS・Javascirpt・Python (10日)
Cloud9をセットアップしよう(Seleniumと定期実行環境の設定) (2日)
Cloud9とJupiterNotebookで、Webスクレイピングとデータ分析をしてみよう (5日)
PythonでAPIを利用しよう(3日)
Botを作ろう(3日)
実際にAPIやWebスクレイピングを利用しデータ分析をやってみよう(5日)

Pandas データの前処理で使えるチートシート

Pandasでデータのクリーニングをするためのチートシートを作ってみた

PandasとJupiter Notebookを使ってデータ分析をする機会が増えてきましたが、その際やっているデータの前処理がだいたい一緒だと気づきました。そこで、データのクリーニングでよく使うメソッドを、一覧形式でまとめておきたいと思います。なお、グーグル検索で英語で検索されることも多いため、英語でも記述します。

前提

COBOL.csvが存在
列には、以下の値が入っている

workers:従業員数：ex 13名
age:従業員平均年齢：ex 31歳
income:年収: ex 400万～ 600万円
establishment:創立年度：ex 1998年03月32日
requirement:必要要件
title:求人のタイトル名

2017-10-06

Python初心者が3カ月でWebスクレイピングができるようになるために必要な知識

こんにちは、Daiです。最近Pythonが人気ですが、機械学習には手を出せない、とはいえプログラミングの挨拶プログラムを作るのには飽きた！みたいな人って結構多いのでじゃないでしょうか。

最近、Qiitaという技術掲示板でも、PythonのWebスクレイピングの方法を解説する記事が人気でしたが、まったくの初心者にはどうすればいいかわからないというレベル間だったと思います。そこで、今回はプログラミング初心者の人でも、何を学べばWebスクレイピングをPythonでできるようになるか、解説したいと思います。

2017-10-01

【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～

この数年間、Pythonの人気が高まっています。Googleトレンドによると、Pythonの検索流入数は、この10年間で2倍近くになりました。特にグラフから見ると、だいたい2015年ぐらいからPythonの検索数は増えている模様です。

さて、この数年間で、Pythonがどのような言語として扱われ、どう変化してきたののでしょうか。Webスクレイピング→データ収集→整形→分析を行い、今回は、2006年度から2017年度までのはてなブックマーク上のPython記事で、50ブックマーク以上の記事をすべて取得することによって、時代によってブックマークされやすいPython記事を分析してみようと思います。

そのためには、(1)データの取得と(2)データの分析、そして最終的に(3)結果のレポートにわけて、分析を進めていきたいと思います。

2017-09-09

『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』レビュー

『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』を読了しました。

『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう』について、レビューします。

Amazonの紹介によると

機械学習の重要性は、日々高まっているものの、いったいどのように実務に取り入れたら良いのかという声を聞くようになりました。
本書では、実際にデータの集め方から、機械学習を活用するところまで、実践的なPythonのサンプルコードで紹介します。

と書いてありました。Pythonを利用して、データを集めて整理するところから始められる参考書はなかなかなかったので、これは！と思い『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』を購入しました。実際に買ってみて試したうえでレビューしていきたいと思います。

Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう

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買った経緯

私はもともと趣味でエクセルを使って、教育のオープンデータ分析をしていたのですが、どうしてもHTMLからデータを取ってくるのが面倒で、調べてみるとスクレイピングという技術を使えばわりとできそうだとわかりました。スクレイピングについてはこちら

「Webスクレイピングとは何ぞや？」という疑問が浮かんできたので調べてみた。 - おしい県でWebに携わって働く人のブログ
最近よく聞く、、、わけではありませんが、なんとなく自分の中で「Webスクレイピング」について知りたくなったので、ググったりして調べてみました。

調べてみるとデータを扱ったり機械学習に関してはPythonをよく使うみたいで、ちょうど両方扱っているみたいなので、購入しました。

ちなみにこの本を購入した時点では、ノンプログラマではありません（＊HTML、CSS,
JS、jQuery、Rubyを1年学習済み）でしたが、Pythonは書いたことがありませんでしたので、ProgateのPythonコースと、ドットインストールのPythonコースを全部学んで、キャッチアップしてからスタートしました。

Progate(プロゲート) | Learn to code, learn to be creative.
Progateはオンラインでプログラミングを学べるサービスです。プログラミングを学んでWEBアプリケーションを作ろう。

Python 3入門 (全31回)
データ解析や機械学習などにも利用される、シンプルなオブジェクト指向型言語であるPythonについて見ていきます。

こんな人におすすめ

上記に書いたような、データサイエンス・機械学習に興味があるような人や、Pythonを使って何かやってみたいという人にはおすすめです。実際まったくの初心者でも、コードを移していくとスクレイピングできるコードを自分で作ったりできるようになります。

ただし、全くのプログラミング初心者では難しいので、基本的なHTML、CSS、Javascript、jQueryが理解できる程度の知識が必要です。

というのも、どうしてもスクレイピングを利用するとなると、HTMLの力が知識が前提となってしまうからです。それを操作するCSS、Jsの知識は必要となります。無料でできるので、さきほどのProgateやドットインストールでキャッチアップしましょう。

また、僕のように機械学習エンジニアに興味があるくらいのレベルであれば、実際にコードを書いて学ぶことができるのでおすすめですが、機械学習はマシンのスペックゲーになることが多かったので、機械学習をちゃんとやりたい場合はちゃんとしたマシンを用意しないとだめですね。僕はノートパソコンで試したら死亡しました。

本の内容

目次はこんな内容となっています。（一部省略）

クローリングとスクレイピング

データのダウンロード
Beautiful Soupでスクレイピング
CSSセレクタについて
リンク先をまるごとダウンロード

高度なスクレイピング

ログインが必要なサイトからダウンロード
ブラウザを経由したスクレイピング
スクレイピング道場
Web APIからのデータ取得
Cronと定期実行なクローリング

データソースと書式・設定

テキストデータとバイナリデータ
XMLの解析
JSONの解析
YAMLを解析する
データベースについて

機械学習

機械学習とは
機械学習のはじめの一歩
画像の文字認識
外国語文書の判定
サポートベクターマシンとは
ランダムフォレストとは
データの検証方法について

深層学習に挑戦してみよう

深層学習とは何か
TensorFlowのインストール
JupyterNoteBookのすすめ
TensorFlowの基本をおさえよう
TensorBoardで可視化しよう
TensorFlowで深層学習に進もう
Karasでもっとらくに深層学習をしよう

テキスト解析とチャットボットの作成

日本語解析（形態素解析）について
Words2Vecで文章をベクトル変換しよう
ベイズの定理でテキストを分類しよう
MLPでテキスト分類しよう
文書の類似度をn-gramで調べよう
マルコフ連鎖やLSTMで文書を作成しよう
チャットボットの作成

深層学習を実践してみよう

類似画像の検出をしよう
CNNでCaltech101の画像分類をしよう
牛丼屋のメニューを画像判定しよう
OPEN CVで顔認識
画像OCR・連続文字認識に挑戦しよう

APPENDIX　作業の準備と環境構築

Dockerで環境構築しよう
Python + Anacondaで環境を整える

Pythonの環境構築から、スクレイピング、データの操作、APIの利用、機械学習等データサイエンスの基礎部分に関する内容が、ソースコードとともにかなり丁寧に解説されています。Amazonの本の紹介でもあった通り、Web上のデータをスクレイピングし、データベースに格納、必要なデータを機械学習でコーディングするという一連の作業がこの本を通して学べたと思います。

また、Python初心者も想定して、親切にもWindows、Mac両方で環境構築の説明ランがあります。WindowsとMacの両方の環境構築方法が記述してあります。なので、初心者でも十分進められると思います。最悪環境構築につまったら、Cloud9というWeb上で環境構築を行えるプラットフォームを利用すればなんとかなります。

たった3分で？！初心者向けPython開発環境構築3ステップ | 侍エンジニア塾ブログ | プログラミング入門者向け学習情報サイト
こんにちは！インストラクターの井上（@InoIno_iesa ）です。 Python学習したい！そう思ってもプログラミングを始めるところにすらたどり着けないという方もいらっしゃるかと思います。実際、プログラミングの「環境構築」は中級者でも数時間・数日はまってしまう可能性のあるものです。しかし、そんな環境構築を一瞬で終わらせる方法があります！ ...

できるようになったこと、この本の知識を活かして試したこと

この本を使ってできるようになったこととしては、seleniumを利用した基礎的なスクレイピングと、APIの利用、pandasとsqliteを利用してデータベースをいじり、matliolibやnumpyでグラフ描写する力、cronを利用してスクレイピングを自動で定期実行などですね。

実際に試したこととしては、TinderのAPIをPython上で利用して、Facebook上の既婚者が利用していないか調べたり、そういう情報をデータベースに格納したりとか....

PythonでTinderのAPIをいじる
PythonでTinderのAPIを利用する TinderにはAPIがあるそうなので、さっそく利用してみた。 PythonはCloud9というクラウドで環境構築してある。 TinderのAPIを使うために必要なのはFacebookのアクセストークンと、Pynderというモジュール。 Pynderを準備 pythonでapiをいじるためのpynderをinstall $ sudo pip install pynder インストールされたみたい。インストールされたか確認 apiいじるコードをgithubからコピペする https://github.com/charliewolf/pynder import pynder session = pynder.Session(facebook_id, facebook_auth_token) session.matches() # get users you have already been matched with session.update_location(LAT, LON) # updates latitude and longitude for your profile session.profile # your profile.

PythonでTinder APIを使ってネトストとサイバーナンパ師やってみた
Python TinderのAPI Pynderを利用するこんにちは。突然ですが、ナンパしたい。僕は陰キャラなので、歌舞伎町でナンパに繰り出すことなんてできない。そういえば前回、 PythonでTinderのAPIをいじるで書いた通り、PythonでTinderのAPIをいじれた。原理的には自分のアカウントのFacebook access ...

pythonでsqlite3を利用してデータを挿入する
受験・教育学、心理学、社会学、プログラミング・書評とかで記事書いてます。

Cloud9上で実装したPythonスクリプトをHerokuにディプロイしてして定期実行する手段を生み出したり...

【Pythonで定期処理】 Cloud9を利用して、Seleniumでherokuから定期実行する
Python Cloud9を利用して、定期処理をherokuから行う Cloud9というIDEを利用して、PythonからSeleniumを利用し、あるサイトでいいねを自動化するプログラムを作った。これを定期実行を行いたい。検索してみると、crontabを使えば定期実行ができるようだが、cloud9上では実行できないらしい。ほかの代替案を考えたとき、 heroku ...

定期実行プログラムをかけるようになったから、Twitterのフォロワーを自動いいねしたりするプログラムを書いたり

【Python twitter】tweepyを利用してlike、follow、removeを実装したbotを作る
なぜやるか・ブロガーをやっているので、自分のファンになってくれる可能性があるユーザーをフォローしたい。・そのユーザーのコメントにいいねして、後で見返したい。フォローしてきたスパムアカウントはりむーぶしたい。・毎日自分の手でやるのは社会人になってしまったので時間がない。ということで自動化したい。 - python 3 - Cloud9を利用 - すでにherokuにpythonプロジェクトをdeploy済みです。 deployまでは下の記事を参考にしてください！やりたいこと 0. とりあえずtwitter apiを使ってログインしてみる 1. それぞれのユーザー名を取得し、そのユーザーのコメントにいいねとフォローを行う 2. 自分のタイムラインからツイートを10つ取得し、上から下までいいねを行う 3.フォロワー数が100未満のユーザーはすべてりむーぶする 4. heroku schedulerを利用して、上記の機能を定期処理で自動化する 0. pythonのtwitter apiであるtweepyを利用してログインしてみる APIを利用して、ツイッターからの情報とるためには、最初に情報を準備しておかなければならない。詳しいことはこの記事に書いてあるので、参照してほしい。 # Tweepyライブラリをインポート import tweepy # 各種キーをセット CONSUMER_KEY = 'xxxxxxxx' CONSUMER_SECRET = 'xxxxxxxx' ACCESS_TOKEN = 'xxxxxxxx' ACCESS_SECRET = 'xxxxxxxx' auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET) auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET) #APIインスタンスを作成 api = tweepy.API(auth) PythonでTwitterを使う〜Tweepyの紹介〜 http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/01/03/000225 Tweepyでpythonについて呟いたアカウントをフォローしまくってみた - 駆け出し眼鏡のプログラミング道場 http://taikomegane.hatenablog.jp/entry/2017/07/08/151110 1.

わりとやりたいことができるようになった感じですね。

アマゾンで最近見たら書店より少し安くなっていたので、

Pythonに興味がある
データサイエンスに興味がある
しかもなんか意味あることを実践的にやりたい

という人のは強くおすすめします！

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＞Python　データ分析入門マニュアルに戻る

Python データ分析入門マニュアル - 実例を使ってWebスクレイピングからデータビジュアライゼーションまでやってみよう -
Python データ分析入門マニュアル Webスクレイピングからデータビジュアライゼーションを、プログラミングを学んだことのない人向けに0から解説するマニュアルです。何から学ぶべきか、環境構築はどうするかからはじまって、Webスクレイピング、データの前処理、そしてデータビジュアライゼーションまでを丁寧に解説します。 ...

■入門マニュアル

〇　Python データ分析入門マニュアル - 実例を使ってWebスクレイピングからデータビジュアライゼーションまでやってみよう

〇　Pythonの環境構築でもう悩まない！初心者でも絶対にできるクラウドを使った環境構築方法！

■スクレイピング

〇　Python初心者が3カ月でWebスクレイピングができるようになるために必要な知識

〇　【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～

■データビジュアライゼーション

〇　【Python初心者向け】データの取得・操作・結合・グラフ化をStep by Stepでやってみる - pandas, matplotlib -

■定期処理

〇　【Pythonで定期処理】 Cloud9を利用して、Seleniumでherokuから定期実行する

2017-07-29

pythonでsqlite3を利用してデータを挿入する

メモがてら。

Pythonによるスクレイピング・機械学習&開発テクニックから。
sqlite3にデータを挿入するところまで。

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2018-04-07

2018-03-22

2018-03-12

2018-03-04

2018-01-23

2018-01-14

目的

2017-11-14

やりたいこと

Pandasでいらない行を削除する方法

2017-10-21

目的

方法

JSONからDICT型への変換

DICTからXMLへの変換

おまけ Beautiful Soupで見やすくしよう

2017-10-09

目次

2017-10-07

Python データ分析入門マニュアル

目次

Pandasでデータのクリーニングをするためのチートシートを作ってみた

前提

2017-10-06

2017-10-01

目次

2017-09-09

『Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック』を読了しました。

目次

買った経緯

こんな人におすすめ

本の内容

できるようになったこと、この本の知識を活かして試したこと

2017-07-29

注目の投稿

おまけ　Beautiful Soupで見やすくしよう

『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』を読了しました。