Pandas入門講座｜13.Pandasで時系列データを扱う方法【PythonのライブラリPandas】

[@peperonperopero]

現在こちらの動画で学習を進めさせていただいている所です。 いつも参考にさせていただき感謝いたします。 その中で、「時系列データの取得」に関して 現行で「 df['2020-8'] 」実行すると下記のエラーが出ます ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー FutureWarning: Indexing a DataFrame with a datetimelike index using a single string to slice the rows, like `frame[string]`, is deprecated and will be removed in a future version. Use `frame.loc[string]` instead. df['2020-08'] ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 対策としては、エラー末尾付近に記載されている通り、loc['文字列']としてください。とありましたので df.loc['2020-8'] 実行させればエラーなく抽出されます。 学習されている方だとわかることだとは思ったのですが、記録としてこちらのコメントに投稿させていただきました。 記載ミスなどがありましたら、削除いたしますので返信んしていただけると幸いです。直ちに削除いたします。 これからも忙しい中だと思いますが、動画楽しみにしています。

[@akihirowakatsuki8172]

私のところでは df['2020-8']でAssertionErrorとなり、いろいろ調べてもなかなか解決法が見つからなかったのですが、こちらのコメントに書かれたdf.loc['2020-8']という書き方でエラーを回避することができました。ありがとうございした！

[@up-ug2li]

動画の中のアニメーションのセンスが、スゴくいいですね！

[@kinocode]

ありがとうございます！

[@farmanimal3275]

sample02.csvが文字化けしていて読み込めないです

[@kinocode]

kino-code.com/pandas_chronological_order/#toc8 こちらでは問題ないのですが、保存の際に文字コードがおかしくなってしまうのでしょうか... 文字コードを「utf-8」にして保存し直して試してみてください。

[@yakibuta8889]

pandasの講座が増えてて嬉しいです。ありがとうございます。 実践的で大変ありがたいです。 初期よりもBGMがソフトになって声が聞きとりやすくなりました。 データ解析・作図の講座を楽しみにしていますm(__)m もしご存知で、可能でしたら、Plotlyの活用の講座があるとありがたいです。

[@kinocode]

Plotlyですね。活用シーンは、株の分析でしょうか？

[@yakibuta8889]

@@kinocode お返事ありがとうございます。 そうですね、株限定というわけではなく、コモディティや通貨などもデータ分析したものを 期間等動かして見れるというのに興味があります。 matplotlib+seabornの講義を作ってくださったので、ますはそちらを勉強中です。 色々作図できそうでありがたいです。 plotlyだと、HTMLの知識も必要そうですね？ ただ、エクセルでもできない自由な分析ができそうで、興味があります。 もしご検討いただけるなら、無理の無い範囲でHTMLと合わせてコンテンツができると嬉しいです。 （でも需要があるのかな…(^^;)）

[@Eipapomomo]

本当にためになります。感謝です！！

[@中国ビジネス自由研究所]

いつも大変有益な動画をありがとうございます。キノコードさんの動画で勉強させて頂いております。昨今、株式や経済指標について分析することが多く、こちらの動画内容を是非学びたいと考えているのですが、こちらの動画で使う二つのCSVファイルが現在でもダウンロード可能でしょうか？kino-code.comで見つけることができませんでした。。

[@kinocode]

ご視聴ありがとうございます！ 確かに経済の分析ですと、時系列データとして扱えると便利な場面が多いと思います！ こちらからどうぞ！ kino-code.com/pandas_chronological_order/#toc8

[@中国ビジネス自由研究所]

@@kinocode ありがとうございます。ダウンロードできました！株価分析の動画もとても有益なため、拝見して勉強させて頂いております。動画楽しみにしています。

[@Ashjbklld]

めっちゃめっちゃやりたいことと動画の内容があってました！ありがとうございます！

[@manabu5057]

とても聞きやすく、分かりやすいです。ところで、初歩的な質問ですが、Shift+enterでその箇所だけ実行するのはどうやってやるのでしょうか。過去解説済みだったらすいません。

[@kinocode]

ご視聴ありがとうございます！ JupyterLabで、実行したいセルを選択し、「Shift +Enter」です！ 手軽に実行を確認できるので、便利ですね！

[@kaitoruby2]

いつも大変勉強になる動画ありがとうございます。 12:10～の「月曜日の平均を算出」を応用して、「土日の合計」を算出してみたいと思っています。 コードは以下でよいのでしょうか。お時間があるときに教えていただけると幸いです。 df_3[df_3.index.weekday > 4].sum()

[@kinocode]

それでよさそうです！ やりたいことをどんどん試して、積み重ねていってください！

[@kaitoruby2]

@@kinocode ありがとうございます！ こちらのPandas入門編で、データ集計の基礎をたくさんインプットさせていただきました。 いま、Matplotlib & Seaborn編に進んでいます。 たくさんの動画のご提供、本当にありがとうございます。 AI・機械学習に魅力を感じてPythonを始めたので、1つ1つ積み重ねていきたいと思います！

[@satuki0522]

動画の概要欄には３番目のコードがencording='shift-jis'になっていますが、動画ではencording='utf-8'になっていますが、違いは何でしょうか。、またutf-8とは何を表しているのですか？

[@kinocode]

失礼しました！ サイトからダウンロードできるcsvファイルは、utf-8を指定して読み込んでください。 shift-jis,utf-8は文字コードのことです。 細かい説明はWEBで検索して確認いただいた方がよいのですが、簡単に言ってしまうと、shit-jisはWindowsで作られたファイルが多く、utf-8はMacで作られたファイルのことが多いです。

[@satuki0522]

@@kinocode 理解しました。返信ありがとうございます。