時系列データ分析を効率的に "pandasによる時系列データ処理" #pyconjp #pyconjp_202

pandasによる時系列データ処理 @sinhrks Masaaki Horikoshi https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/23/ データ分析ライブラリであるpandasを利用して、時系列データのグループ化や集計、サンプリングなどの処理を簡単・高速に行う方法を説明します。また、統計解析パッケージであるstatsmodelsを用いて簡単な時系列モデリングを行います。
言語 プログラミング pycon Python pyconjp
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sinhrks @sinhrks

DataFrameとペンギンに興味があります。 Python / R / Rust / #pandas & #dask コミッタ / https://t.co/T53K1NoUa5

https://t.co/ixiGEWKWXx

にんにん @ninnin_py
次は「pandasによる時系列データ処理」へ 自分にとってはタイムリーなトピックになるかも #pyconjp #pyconjp_202
にんにん @ninnin_py
sinhrksさんでしたか、いつもブログにお世話になっています #pyconjp_202
Shinichi Nakagawa @shinyorke
いつもお世話になっているpandas…を作ってるpydataのコントリビューター, @sinhrks さんの発表を聞きに来ました! #pyconjp #pyconjp_202
Shinichi Nakagawa @shinyorke
pandasの名前の由来を初めて知った #pyconjp_202
driller/どりらん @patraqushe
今年は日本語なので英語ダメダメな自分にとってはありがたい #pyconjp_202
hironow @hironow
現実のデータは… ・必要な周期が異なる ・周期的でない ・時間でラベル付けされていない だから、まずはこれを扱いやすくする #pyconjp #pyconjp_202
さわでぃちゃん @sawadyrr5
pandasが無かったらpython使ってなかった #pyconjp_202
リンク GitHub cclauss/python3wos_asyncio python3wos_asyncio - A Python 3 version of https://github.com/ubershmekel/python3wos that uses asyncio. Running at:
Shinichi Nakagawa @shinyorke
あ、これ野球Hackでもやった. 結局そのデータ今回使わなかったけど← #pyconjp #pyconjp_202
さわでぃちゃん @sawadyrr5
ふたたび登場date_range date_rangeはできる子 #pyconjp_202
driller/どりらん @patraqushe
to_datetimeもいつもお世話になってる #pyconjp_202
Shinichi Nakagawa @shinyorke
思いっきり知ってるやつだ! なお登壇者のブログで知った模様(本当にお世話になります!!!) #pyconjp_202
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