人工知能で計算できるよう変換するぞ! 第16回 人工知能
前回の続きから
次の段
ここは、#のコメント通りで、最初の1行目は、コピーしてる。
dfの中身はこう↓
コピーなので、当然データは、変わっていない。
で次の行。
これは、前回読み込んだ岡山の気温データとさっきコピーしたCSVを、結合して一緒にしてます。
つまり、[気温データdf_temp_okymをコピーデータdfの日付DATETIMEを規準にして、気温データをdfと一緒にして。それをdfというデータにして]という命令です。
dfの中身は、ここで、こうなる↓
次の行
これは、さっきと同じくCSVの結合。
次は、広島の気温データ。これも日付とヒモ付けして並べる。
dfの中身は、ここで、こうなる↓
で、最後のところにある3行。
これ全部同じ動作で、処理する行が違うだけなんだけど。
df["Month"]ってのは、さっきのdfの中の列名Monthという列を指定している。もちろんそんな列は無い。無い場合は、新しく追加される。
その列には、どんなデータが来るか?
それは右側の式の
これです。
命令は、「dfのなかにあるDATETIMEという列にあるデータ(※日付データ)の月を取り出しなさい。」ですね。
で取り出したデータが、df[Month]に来るということです。
最終的にその3行をした結果、dfの中身はこう↓
一旦ここまで
次の段
# データの複製
df = df_kw.copy()
# 岡山の気温を結合
df = df.merge(df_temp_okym,how="inner", on="DATETIME")
# 広島の気温を結合
df = df.merge(df_temp_hrsm,how="inner", on="DATETIME")
# 月、週、時間の値を個別に取得
df["MONTH"] = df.DATETIME.map(lambda _: _.month)
df["WEEK"] = df.DATETIME.map(lambda _: _.weekday())
df["HOUR"] = df.DATETIME.map(lambda _: _.hour)
df = df_kw.copy()
# 岡山の気温を結合
df = df.merge(df_temp_okym,how="inner", on="DATETIME")
# 広島の気温を結合
df = df.merge(df_temp_hrsm,how="inner", on="DATETIME")
# 月、週、時間の値を個別に取得
df["MONTH"] = df.DATETIME.map(lambda _: _.month)
df["WEEK"] = df.DATETIME.map(lambda _: _.weekday())
df["HOUR"] = df.DATETIME.map(lambda _: _.hour)
ここは、#のコメント通りで、最初の1行目は、コピーしてる。
dfの中身はこう↓
コピーなので、当然データは、変わっていない。
で次の行。
df = df.merge(df_temp_okym,how="inner", on="DATETIME")
これは、前回読み込んだ岡山の気温データとさっきコピーしたCSVを、結合して一緒にしてます。
つまり、[気温データdf_temp_okymをコピーデータdfの日付DATETIMEを規準にして、気温データをdfと一緒にして。それをdfというデータにして]という命令です。
dfの中身は、ここで、こうなる↓
次の行
これは、さっきと同じくCSVの結合。
次は、広島の気温データ。これも日付とヒモ付けして並べる。
dfの中身は、ここで、こうなる↓
で、最後のところにある3行。
これ全部同じ動作で、処理する行が違うだけなんだけど。
df["MONTH"] = df.DATETIME.map(lambda _: _.month)
df["Month"]ってのは、さっきのdfの中の列名Monthという列を指定している。もちろんそんな列は無い。無い場合は、新しく追加される。
その列には、どんなデータが来るか?
それは右側の式の
df.DATETIME.map(lambda _: _.month)
これです。
命令は、「dfのなかにあるDATETIMEという列にあるデータ(※日付データ)の月を取り出しなさい。」ですね。
で取り出したデータが、df[Month]に来るということです。
最終的にその3行をした結果、dfの中身はこう↓
一旦ここまで
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