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Tips(プログラミング関連)

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XLRDErrorでpandasでエクセルファイルが読み込めない時の対処法

xlrdの新バージョンでは、xlsxのサポートがなくなったらしい。

openpyxlをインストールして、pandasでのread_excelの際に、openpyxlを指定する。

pip install openpyxl
df = pd.read_excel("foo.xlsx", engine="openpyxl")

参考

xlrd が xlsx に対応しなくなった

macでPystanの計算が回らない時の対処法

以下のコードを追記する

import multiprocessing
multiprocessing.set_start_method("fork")

参考

PyStan throws error when running chains in parallel (n_jobs > 1)
Do you run your python in a script? Try to run your code in __name__ == "__main__" block import pystan if __name__ == "__main__": sm = pystan.StanModel(....

matplotlib を日本語表示対応させる

japanize matplotlibをインストール

pip install japanize-matplotlib

japanize_matplotlibをmatplotlibと共にインポートする

import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

pickle の活用

データや学習済みモデルなどのpickle形式で保存することで、プログラムを実行し終えた後もオブジェクトの呼び出しが可能。

import pickle
#オブジェクトの保存(sample_object を保存する)
sample_object = 'Hallo World!'
with open('sample_object.pickle', mode='wb') as f:
pickle.dump(sample_object, f)
#オブジェクトの呼び出し(sample_object を保存する)
with open('sample_object.pickle', mode='rb') as f:
sample_object = pickle.load(f)
print(sample_object)
# >>> 'Hallo World!'

pandas には DataFrame などのオブジェクトをpikcle形式で保存・読み込みができるメソッドが用意されている。

#データフレームの保存
df.to_pickle('df.pkl')
#保存したデータフレームの呼び出し
df = pd.read_pickle('df.pkl')

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