データ視覚化に Python 正規表現を使用する方法
Python 正規表現は、テキスト データを処理するための強力なツールです。正規表現は、テキストからデータを抽出、変換、視覚化するのに役立ちます。この記事では、Python 正規表現を使用してデータを視覚化する方法を紹介します。
- 関連ライブラリのインポート
開始する前に、必要な Python ライブラリ (Pandas、Matplotlib、Re) をインストールする必要があります。 pipを使用してインストールできます。
pip install pandas matplotlib re
次に、これらのライブラリを Python ファイルにインポートする必要があります。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import re
- データの読み取り
この記事では、インフルエンザのパンデミック中の収入と支出に関するデータを含むスプレッドシート ファイルを使用します。まず、pandas ライブラリの read_excel 関数を使用して、スプレッドシート ファイルのデータを読み取る必要があります。
df = pd.read_excel('data.xlsx')
- データ前処理
正規表現を使用してデータを視覚化する前に、いくつかのデータ前処理操作を実行する必要があります。この記事では、次の 2 つの前処理手順について説明します。
- データの書式を解除する: スプレッドシート ファイルの各セルには、通貨値やパーセンテージなどの書式設定されたデータが含まれる場合があります。次のステップに進むには、これらのフォーマットされたデータをフォーマット解除する必要があります。
- データの抽出: 視覚化するには、各セルからデータを抽出する必要があります。正規表現を使用して特定のデータを抽出できます。
次の関数はデータの書式を解除できます:
def strip_currency(val): return re.sub(r'[^d.]', '', val)
次の関数は特定のデータを抽出できます:
def extract_number(val): return re.findall(r'd+.?d*', val)[0]
次の関数は、apply 関数を使用してスプレッドシートに適用できます。それぞれの細胞。上記の関数を適用するコードは次のとおりです:
df['income'] = df['income'].apply(strip_currency).apply(extract_number).astype(float) df['expenses'] = df['expenses'].apply(strip_currency).apply(extract_number).astype(float)
- データの視覚化
各セルからデータをフォーマット解除して抽出したら、Matplotlib ライブラリを使用できるようになります。それを視覚化します。この記事では、散布図を使用して収入と支出の関係を表します。
plt.scatter(df['income'], df['expenses']) plt.xlabel('Income') plt.ylabel('Expenses') plt.show()
このコードは、横軸に収入、縦軸に支出をとった散布図を作成します。
これは、データ視覚化に Python 正規表現を使用する方法の基本的な手順です。データをより深く理解するために、必要に応じてデータの処理と視覚化を続けることができます。
以上がデータ視覚化に Python 正規表現を使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PythonコードをSublimeテキストで実行するには、最初にPythonプラグインをインストールし、次に.pyファイルを作成してコードを書き込み、Ctrl Bを押してコードを実行する必要があります。コードを実行すると、出力がコンソールに表示されます。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

Visual Studioコード(VSCODE)でコードを作成するのはシンプルで使いやすいです。 VSCODEをインストールし、プロジェクトの作成、言語の選択、ファイルの作成、コードの書き込み、保存して実行します。 VSCODEの利点には、クロスプラットフォーム、フリーおよびオープンソース、強力な機能、リッチエクステンション、軽量で高速が含まれます。

メモ帳でPythonコードを実行するには、Python実行可能ファイルとNPPEXECプラグインをインストールする必要があります。 Pythonをインストールしてパスを追加した後、nppexecプラグインでコマンド「python」とパラメーター "{current_directory} {file_name}"を構成して、メモ帳のショートカットキー「F6」を介してPythonコードを実行します。
