20190622.ipynb

[drillan]

PEP8違反です。

num_list = [1,2,3,4] 

array_2d = np.array( [num_list, num_list] ) 

r.reshape((5,3)) 

mat = r.reshape((3,4)) 

mat[2,1] 

mat[:,1] 

mat[2,:] 

mat[:, [0,3]] 

np.empty((3,4)) 

np.zeros((3,4)) 

np.sqrt( 16  )

np.sqrt( e ) 

my_data['dens'] = my_data['popl'] /my_data['area'] 

pd.concat([a,b]) 

a = my_data[my_data.columns[:2] ]

pd.concat([a,b], axis=1) 

le.transform( data['Region'] ) 

le.inverse_transform( data['Region'] )

# 講義当日の内容と違います。
def pick_second(col_data):
    # 全国で2番目に大きい値を返す。
    return col_data[col_data.rank() == 46]

my_data.apply(pick_second)

[drillan]

data['Region'] = data['Region'].apply(lambda x:x.strip())

上記のコードはstrアクセサを使うとすっきりすると思います。

data['Region'] = data['Region'].str.strip()

教えることが増えてしまうため、どちらでもよいです。

[drillan]

data[GDP].plot(kind='bar')

ラベルが潰れてみえなくなっているため、次のようにfigsizeを大きくするか

data[GDP].plot(kind='bar', figsize=(20, 4))

次のようにデータを絞ってもよいかもしれません。

data[GDP].nlargest(40).plot(kind='bar')

[drillan]

numpyやpandasの.ilocでスライスの処理などを詳しくやってるので、.locの事例もあったほうがよいと思います。 リストによる複数選択も紹介するとよさそうな気がします。