概要
今回は、実際にpythonを使っている企業で使用されているコードを紹介します。
企業によって使用されているコードは異なりますが、実務での使用例を通して、Pythonの活用方法について学ぶことができますので、ぜひご覧ください。
詳細内容
1. webスクレイピング下記は、PythonのライブラリであるBeautifulSoupを使用して、webページから情報をスクレイピングするためのコードです。
import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 要素を特定して情報を取得
title = soup.select_one('h1').text
paragraphs = soup.select('p')
requestsを使用して指定したURLのページを取得し、BeautifulSoupを使ってそのページのHTMLを解析します。
その上で、特定の要素を取り出し、必要な情報を抽出しています。
Webスクレイピングは、Web上のあらゆる情報を取得できるため、多くの企業で使用されている手法です。
2. データ解析下記は、PythonライブラリであるPandasを使用して、データ解析を行うためのコードです。
import pandas as pd# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('example.csv')# データの集計
grouped = df.groupby('category').sum()# グラフの描画
grouped.plot(kind='bar')
Pandasを使用することで、CSVファイルからデータを簡単に読み込み、グループ化や集計処理が可能になります。
また、Matplotlibなどのライブラリを使用することで、簡単に可視化ができます。
データ解析は、ビジネスの意思決定や様々な分野で活用されているため、多くの企業で使用されています。
3. 機械学習下記は、PythonライブラリであるScikit-learnを使用して、機械学習のモデルを作成するためのコードです。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('example.csv')# 特徴量と目的変数の分割
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)# ニューラルネットワークによる学習
clf = MLPClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)# テストデータに対する予測
y_pred = clf.predict(X_test)
Scikit-learnを使用することで、様々な機械学習アルゴリズムを簡単に利用できます。
ここでは、ニューラルネットワークを使用しています。
データをtrainとtestに分割し、学習データで学習したモデルをテストデータで評価することで、モデルの性能を評価しています。
機械学習は、顧客の購買履歴からの嗜好の分析や、将来の需要を予測するなど、様々なビジネスにおいて活用されています。
コメント