概要
Pythonは、現在広く使われているオープンソースプログラミング言語の1つで、データ分析、Webアプリケーション開発、人工知能の開発など、多岐にわたる分野で活躍しています。
今回は、実際にPythonを活用している企業の実務レベルで使用しているPythonコードを紹介します。
詳細内容
1. データ分析用のPythonコード以下は、実際にデータ分析に使用されるPythonコードの例です。
import pandas as pd# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')# データの整形
df = df.dropna() # 欠損値を削除
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 日付をdatetime型に変換
df['year'] = df['date'].dt.year # 年を抽出# データの集計
yearly_result = df.groupby('year')['sales'].sum()
monthly_result = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M'))['sales'].sum()
このコードでは、pandasというライブラリを使用して、CSVからデータを読み込み、欠損値を削除し、日付を整形しています。
そして、年別や月別に集計しています。
2. Webアプリケーション開発用のPythonコード以下は、Webアプリケーション開発に使用されるPythonコードの例です。
from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/hello')
def hello():
name = request.args.get('name')
if name:
return 'Hello, {}!'.format(name)
else:
return 'Hello, World!'@app.route('/json', methods=['POST'])
def json_handler():
json_data = request.get_json()
response = {'message': 'Received JSON: {}'.format(json_data)}
return jsonify(response)if __name__ == '__main__':
app.run()
このコードでは、Flaskというフレームワークを使用して、Webアプリケーションを作成しています。
`@app.route`デコレータを使用して、URLと関数を紐付けています。
`/hello`はGETメソッドで、`/json`はPOSTメソッドでJSONデータを受け取って、レスポンスとしてJSONを返しています。
3. 機械学習用のPythonコード以下は、機械学習に使用されるPythonコードの例です。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# データの生成
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 * X + 1 + np.random.randn(100, 1)# 線形回帰モデルの学習
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 予測
X_test = np.array([[0.5]])
y_predict = model.predict(X_test)
このコードでは、NumPyというライブラリを使用して、線形回帰に必要なデータを生成しています。
そして、scikit-learnというライブラリを使用して、線形回帰モデルを学習し、予測を行っています。
このように機械学習では、ライブラリを上手に選んで利用することが重要です。
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