ヤング・インディ・ジョーンズ〈1〉ジャッカルの呪い (文春文庫)

2018.09.28

ヤング・インディ・ジョーンズ〈1〉ジャッカルの呪い (文春文庫)

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田口俊樹ジョージルーカス
文藝春秋
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初版が1993年2月と約25年前に出版された古〜い小説。

老インディ・ジョーンズが10歳の頃と17歳のころを振り返るTVシリーズの第一弾。

若きインディが初の世界旅行でエジプトに行くのだがそこである事件に巻き込まれるのですが、映画に負けず劣らず面白い。

まさか本編を読むまで、考古学者になったきっかけがアラビアのロレンスだったとは想像できなかった。

ピラミッドに置いてきぼりを喰らったインディ達にロレンスは自転車でたまたま遭遇するってフィクションならではの展開だなと。

その後、お墓で人が死ぬんだけど、よくその現場を若きインディは目撃できるなと、一般的な10歳の少年だったら夢にうなされてその後、生きていくのが大変になると思うんだけど。

改めて読み返してみると、全作品、当時の歴史上の人物だったり、重要な地名が登場して、世界史の勉強になるって知りました。

2018.09.21

pandas.DataFrame.nunique

test.csv

col1,col2,col3,col4
00,11,02,03
10,11,22,13
20,11,22,33
30,11,22,33

example1


import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
print(df['col1'].nunique())
print(df['col2'].nunique())
print(df['col3'].nunique())
print(df['col4'].nunique())

#4
#1
#2
#3

2018.09.20

pandas.DataFrame.isnull

test.csv

col1,col2,col3,col4
00,01,02,03
10,11,12,13
20,21,22,23
30,31,32,33
, , ,
, ,,

example1

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
print(df.isnull())

#    col1   col2   col3   col4
#0  False  False  False  False
#1  False  False  False  False
#2  False  False  False  False
#3  False  False  False  False
#4   True  False  False   True
#5   True  False   True   True

2018.09.19

pandas.DataFrame.astype

test.csv

col1,col2,col3
00,01,02
10,11,12
20,21,22
30,31,32

example1

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
print(df['col3'].astype(float))

#0     2.0
#1    12.0
#2    22.0
#3    32.0

2018.09.18

pandas.DataFrame.shape

test.csv

col1,col2,col3
00,01,02
10,11,12
20,21,22
30,31,32

example1

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
print(df.shape)

#(4, 3)

2018.09.17

pandas.read_csv

pandas 0.23.4

pandas.read_csv(filepath_or_buffer,encoding=None, usecols=None, header=’infer’, names=None)
filepath_or_buffer:CSVファイルのパス
encoding:エンコードの指定
usecols:取得するカラム(列)の指定
header: ヘッダーの行を指定
names: カラム名を指定

test.csv

col1,col2,col3,col4
00,01,02,03
10,11,12,13
20,21,22,23
30,31,32,33

example1

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
print(df)

#   col1  col2  col3  col4
#0     0     1     2     3
#1    10    11    12    13
#2    20    21    22    23
#3    30    31    32    33

example2

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv", encoding="utf-8")
print(df)

#   col1  col2  col3  col4
#0     0     1     2     3
#1    10    11    12    13
#2    20    21    22    23
#3    30    31    32    33

example3

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv", usecols=[0, 1])
print(df)

#   col1  col2
#0     0     1
#1    10    11
#2    20    21
#3    30    31

test.csv

00,01,02,03
col1,col2,col3,col4
10,11,12,13
20,21,22,23
30,31,32,33

example4

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv", header=1)
print(df)

#   col1  col2  col3  col4
#0    10    11    12    13
#1    20    21    22    23
#2    30    31    32    33

test.csv

col1,col2,col3,col4
00,01,02,03
10,11,12,13
20,21,22,23
30,31,32,33

example5

import pandas as pd
names = ['apple', 'orange', 'lemon', 'banana']
df = pd.read_csv("test.csv", header=0, names=names)
print(df)

#   apple  orange  lemon  banana
#0      0       1      2       3
#1     10      11     12      13
#2     20      21     22      23
#3     30      31     32      33