pandas でデータフレームを結合する方法には `merge` と `concat` があります。`merge` が列の値をキ...

pandas でデータ分析をしていると、複数のデータフレームを結合したい場面がよくあります。`merge` 関数を使えば、SQL...

ヒストグラムは、データの分布を視覚化するための図です。NumPy の `histogram` 関数を使うと、データをビン（区間）...

相関係数は、2つの変数の間にどの程度の関連性があるかを表す指標です。NumPy では `corrcoef` で計算できます。 c...

パーセンタイルは、データを小さい順に並べたとき「下から何%の位置にある値か」を表す指標です。NumPy では `percenti...

累積和と累積積は、配列の先頭から順番に値を足したり掛けたりしていく計算です。NumPy では `cumsum` と `cumpr...

データの最大値・最小値を求める `max`、`min` と、その位置（インデックス）を求める `argmax`、`argmin`...

データのばらつきを測る指標として、分散と標準偏差があります。NumPy では `var()` と `std()` で簡単に計算で...

NumPy では、配列を操作したときにコピーが作られる場合とビュー（元データへの参照）が作られる場合があります。この違いを理解し...

NumPy では、形状の異なる配列同士でも計算ができることがあります。これをブロードキャスティングと呼びます。明示的にループを書...

NumPy 配列から特定の要素を取り出すには、スライシングとインデックス指定を使います。Python のリストと似ていますが、多...

配列を複数の部分に分けたいとき、`split`、`vsplit`、`hsplit` を使います。結合の `vstack`、`hs...

複数の配列を1つにまとめたいとき、`concatenate`、`vstack`、`hstack` を使います。それぞれ結合の方向...

NumPy の配列は、要素数を変えずに形状だけを変更できます。`reshape`、`flatten`、`ravel` の3つの方...

数値が規則的に並んだ配列を作りたいとき、`arange` と `linspace` が便利です。どちらも連続した数値を生成します...

NumPy で配列を作成する方法はいくつかありますが、最も基本的なのが `zeros`、`ones`、`empty`、`full...

Python では `a < b < c` のように比較演算子を連鎖させて書ける。これは `a < b and b < c` と...

gunicorn を長期間運用していると、メモリ使用量が徐々に増加し、最終的に OOM Killer に殺されるという報告が後を...

ファイル I/O はプログラムのボトルネックになりやすい。適切なテクニックを使えば、読み書きの速度を大幅に改善できる。 バッファ...

Python で最も有名なアンチパターンの一つが、ミュータブルなデフォルト引数だ。特にクラスの `__init__` で発生しや...

Python でパッケージを配布するには、ディレクトリを「パッケージ」として認識させる必要がある。従来、この役割を担っていたのが...

Python でファイルを開いているときに例外が発生したら、そのファイルはどうなるのか。メモリリークは起きるのか。with 文を...

Python では `try-except` を条件分岐の代わりに使うパターンがある。特に「許可を求めるより許しを請う方が簡単」...