2020-01-01から1年間の記事一覧
ピタゴラスの定理とは直角三角形の二辺の長さがわかれば 残りの1辺の長さは求められるというもの。 以上!
基本となるのは ファイルのコピー cp オプション 元のファイル名 ファイル名 cp オプション 元のファイル コピー先ディレクトリ ファイルの削除 rm オプション 元のファイル名 ファイル名 rm オプション 元のファイル コピー先ディレクトリ ファイルの移動 m…
次はシンボリックリンク! イメージはwindowsのショートカット! 作成の仕方はこう。。 ln -s file4.txt file6.txt ※-s がポイント※ イメージはこうらしい もちろんリンク先のファイルがなくなってしまうとアクセスできなくなる。 以上!!
inodeを理解したら今度はハードリンク! 作成コマンドはこう ln file1.txt file3.txt ハードリンクはイメージでいうとこうらしい。 つまり、file1を更新すると自動的にfile3も更新されるということ。
inode(index node)とはファイルそれぞれに割り振られたラベルみたいなもの イメージだとこんな感じ ファイル名とinodeがリンクされているイメージなんだねぇ 以上!
cd コマンド! cd - 移動先ディレクトリー 特殊コマンド cd ホームディレクトリに移動 cd ̃ ホームディレクトリに移動 cd ./ カレントディレクトリに移動(意味なし) cd .. 一つ上 cd ../.. 二つ上 以上!
ファイルの表示は。。。 cat 内容をすべて表示 less ファイル名 or more ファイル名 1ページずつ表示 以上!
全てのディレクトリーのトップにいるのがルートディレクトリ! その配下にあるのがサブディレクトリー! ユーザー事に割り振られる『/home/ユーザー名』はホームディレクトリー! 絶対パス(フルパス)とは ルートディレクトリーを基点にとして記載するパス 相…
ディレクトリーの中身が表示されるコマンド ファイルの表示 ls ファイルの属性の表示 ls オプション ファイル名orディレクトリー名 例) ls -l 以上!
Linuxのファイルは4種類あります! 通常ファイル 下記のファイル以外のもの! ディレクトリー フォルダの事 リンクファイル windowsでいうショートカットみたいな物 特殊ファイル 通常のファイルのような形で提示されるデバイスドライバのインタフェース 以…
ファイル名は大文字と小文字の区別がある! 使える文字はアルファベット、数字、アンダーバー、ハイフン、ドット! ドットは隠しファイルとして扱われるので注意! 以上!
shutdown オプション いつ オプション -r システム終了後に再起動(reboot) -h システムを終了して停止(halt) -c 実行中のシャットダウンをキャンセル 例) shotdown -h now shotdown -r now shotdown -r +10 (10分後) shotdown -h 22:30 (時間指定) 以上!
コマンドの詳細な使い方が書いてあるコマンド!! man セッション コマンド セッション 1 一般ユーザーコマンド 5 設定ファイルの書式(passwordもここ!!) 8 システム管理コマンド 例) man 5 passwd 類似コマンドに『whatis』コマンドがある 以上!
ログアウトの仕方は。。。 exit or Ctrl +D !! 以上!
おはようございます。ちゃあ少佐です。 Python 学習21日目 今日もDataframe。。。ちょっと飽きてきた。 まぁ今日の一発目はDataframeのフィルタリング。 Name Height Weight 0 佐藤 172 53 1 田中 160 50 2 鈴木 165 58 3 長谷川 160 65 df_165 = df[df['Hei…
こんばんは。ちゃあ少佐です。 ansible 学習9日目 今日もよこちさんの動画! https://www.youtube.com/watch?v=2SZIzw5MNNQ ansibleのお勉強するのに一番わかりやすい 以上、ちゃあ少佐でした。
続いてはDataFrameの限定した値を取得します df_loc_rowcol = df.loc['second', 'C'] print(df_loc_rowcol) 結果 "g" df_loc_rowcol = df.loc[['second', 'fourth'], ['A', 'D']]print(df_loc_rowcol) 結果 A D second e h fourth m p ☆ポイント☆ DataFrame.…
続いて行の値を取り出します。 df = pd.DataFrame([list('abcd'), list('efgh'), list('ijkl'), list('mnop')], index=['first', 'second', 'third', 'fourth'], columns=list('ABCD')) A B C D first a b c d second e f g h third i j k l fourth m n o p …
続いてはDataFrameの中の任意の場所だけ抜き出します。 A B C D 0 a b c d 1 e f g h df_bd = df'B', 'D' print(df_bd) B D 0 b d 1 f h ※列がちょっとずれてます df_b = df'B'print(df_b) B 0 b 1 f 以上、ちゃあ少佐でした。
続いてDataFrameを作成します。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([list('abcd'), list('efgh')])print(df) df_values = df.valuesprint(df_values) df_columns = df.columnsprint(df_columns) df_index = df.indexprint(df_index) 結果 0 1 2 3 0 a b…
こんにちは。ちゃあ少佐です。 Python 学習20日目 今日はSeriesについて勉強しますです。 表の中から一列分だけ抜き出したものをSeriesというらしい。 import pandas as pd sample_list = ['a', 'b', 'c', 'd']series = pd.Series(sample_list) print(series…
こんばんは。ちゃあ少佐です。 昨日受験したテストの結果ですが。。。。 なんとか無事合格でした!! 次はデータ分析のテストがんばってとろう!! 以上、ちゃあ少佐でした。
こんばんは。ちゃあ少佐です。 明日のテストに向けて再度模擬テストを続行!! 二回目の結果は900点! まぁ似たような問題しか出てなかったけど この通りのテスト結果が出ればいいなぁ 以上、ちゃあ少佐でした。
こんにちは。ちゃあ少佐です。 今日は模擬テストをやってみた! https://exam.diveintocode.jp/exam 結果は40問中28問正解でぎりぎり合格でしたww このままだと少し不安なので模擬テストを金曜日まで繰り返したいと 思います! 以上、ちゃあ少佐でした。
こんにちは。ちゃあ少佐です 今日はゆっくりpythonの参考書を読みますが。。。 意味わかんない。。。 なにこの全然優しくない本!!! これが試験範囲とか嫌すぎ! ちなみにこれ。。。 もうちょっとがんばってやろっと。
こんにちは。ちゃあ少佐です。 Python 学習19日目 今回はHeightMの列と HeightMの列に㎝⇒Mに変換して追加します。 ※CSVからの読み込みは省略します。 df['HeightM'] = df['Height'] / 100 ※これでHeightMの列と値が作成されます。 さらにBMIの列と値を追加し…
前回下記のコードでCSVを読み込みました。 df = pd.read_csv('パス/ファイル名.csv', encoding='utf-8') 下記のように文房具の名前、値段、売れた日付が記載してある CSVでなにがいくつ売れたか集計をしてみます。 Name,Price,Dateボールペン,150,20210514ノ…
今回はCSVを取り込んでみます。 import pandas as pd df = pd.read_csv('パス/ファイル名.csv', encoding='utf-8')print(df) print(df.head()) 最初の5行 print(df.tail()) 末尾の5行 結構簡単にできそうですねぇ。 ☆ポイント☆ その他ファイルを読み込む時 E…
前回からの続きになりますが次は Heightの部分だけ取り出してみます。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([['佐藤', 170, 60], ['田中', 160, 50], ['鈴木', 165, 58]], columns=['Name', 'Height', 'Weight', ]) heights = df['Height'] print(heights…
pandasでーす。 pandasは行と列のあるエクセル等ののデータ解析を効率できるそうだ。 ☆pandas☆ 例えばこーんな表があったとする。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([['佐藤', 170, 60], ['田中', 160, 50], ['鈴木', 165, 58]], columns=['Name', 'He…