Google Colaboratory ではじめる Python 生活 02
よたばなし
早いもので2022年も12分の1終ってしまいました。いかがお過ごしでしょうか。phys です。今年の目標である「半年で10kg痩せる計画」は継続中です。年始からすでに2kgほど落としています。いいペースです。
さて、Google Colaboratory で行う Python 超初心者向けの紹介記事のシリーズがひと段落したので、以下でまとめておこうかと思います。記事ごとに簡単にサマリを記載しましたので参考になればうれしいです。
以降リンク先記事にあるコードブロックのコードは Colaboratory のセルでの実行を想定しています。
Contents
Python のドキュメントはバージョンごとに異なります。Python の ドキュメントを参照する際には version を確認してから、対応するドキュメントを参照しましょう。
既にインストールされているパッケージを確認したり、パッケージの呼び出し方について記載しています。
コードの中に機能の説明など、コードではないメモを残す方法について記載しています。
結果を出力するための方法について記載しています。
Python の代表的なデータ型について記載しています。またデータ型の確認方法についても記載しています。
数や変数に作用したり、それらの関係を評価するために使われる演算子について記載しています。
条件ごとに実行する動作を切り替える方法について記載しています。また、初出となるインデントについても紹介しています。インデントは Python において特別な意味をもちます。
Python でデータ構造をもちながらオブジェクトを格納することができる代表的なコンテナについて記載しています。
コンテナからデータを取り出す方法の一つであるスライスについて記載しています。
繰り返し動作を実行するループ文（for文）についてとループ文を利用した内包表記について記載しています。
Python で自作の機能をまとめて定義して利用するための関数の作り方について記載しています。
関連のある関数や属性、メソッドをグループにまとめたクラスの簡単な紹介について記載しています。
Python で集計可視化する際によく使われるライブラリ Numpy の基本的な使い方について記載しています。
Pandas のデータ型である pd.Series と pd.DataFrame についてとデータの作成の仕方と読み込み方について記載しています。
Pandas DataFrame からのデータの抽出の仕方をはじめとしたテーブル操作について記載しています。
Pandas DataFrame の集約集計の仕方や複数テーブルのマージの種類とマージの仕方について記載しています。
Python で可視化する際によく使われるライブラリ Matplotlib の基本的な使い方について記載しています。
