RustのPolarsにおいてSchemaでデータ型指定してDataframeを読み込みnullを0で置換する
PythonにおけるPandasに相当するのがRustにおけるPolarsです。 ただ、Pandasと比べて情報が少なく、Python版Polarsと情報が混同されていることが多いです。 今回はタイトル通りの内容を実現するのための情報集めに手間取りましたので、備忘録として残しておきます。
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PythonにおけるPandasに相当するのがRustにおけるPolarsです。 ただ、Pandasと比べて情報が少なく、Python版Polarsと情報が混同されていることが多いです。 今回はタイトル通りの内容を実現するのための情報集めに手間取りましたので、備忘録として残しておきます。
Microsoft純正のパッケージマネージャーであるwingetを使ってRust/Rustupの環境を導入してみました。 ビルドツール周りで少し注意点があったので記録しておきます。
Rustにおいて全角英数字を半角英数字に変換するのにはUnicode正規化を使うとよさそうです。 Unicode正規化が提供されているライブラリは複数存在するようですが、今回はunicode_normalizationクレートを利用することにしました。 以下にサンプルコードをまとめます。
Kerasにて時系列データを学習に利用する際、期間の異なる連続しない時系列データを用いたいことがあるかと思います。 ただ、単純に結合したのではつなぎ目の部分が連続しないデータとなってしまうので望ましくないです。 この切れ目を解決してモデルの学習に利用する方法について調べたのでまとめておきます。
先日povo2.0へ携帯回線を切り替えたのですが、明細としてメールで送られてくるPDFが暗号化されていました。 毎回パスワードを入力して確認するのは手間なので、ローカルでパスワードを解除して管理することにしました。 利用したライブラリはPyPDF2とそのAES暗号化対応プラグインになります。
Google Colaboratoryで動いていたJupyter NotebookのコードをAWS Sagemakerのノートブックインスタンスで動かしてみたところ、`Shape must be at least rank 3 but is rank 2 for '{{node BiasAdd}} = BiasAdd[T=DT_FLOAT, data_format="NCHW"](add, bias)' with input shapes: [?,128], [128].`のエラーが出て動作しませんでした。 原因を調べて対処方法をまとめましたので記録しておきます。
これまでのブログはHugoで運営していましたが、いい加減Javascriptを勉強しておきたいこと、GoogleAnalitycs4対応などでブログの修正が必要だったので、勉強かねてJavascript系のStaticSiteGeneratorでブログをリニューアルすることにしました。 SSGフレームワークとしてはNext.js、GatsbyJs、Hexo、AstroJS等があるようでしたが、ビルド時間とアクセス時間が早いことと学習コストの低さからAstroJSを選んで利用することにしました。
AstroJSを利用する際、Googleアドセンスを実装するには少し修正が必要でした。 本記事ではその修正内容をまとめます。
先月発売のホグワーツレガシーを少しずつプレイし、昨日一通りプレイし一区切りがついたので感想を記録したいと思います。 ゲーム内時間は76時間の時点で、コレクション・フィールドガイド・チャレンジ達成率は100%、実績は42/45といった感じです。
購入してから3年以上経過したHHKB Professional JP Type-Sですが、エアダスターでは取り切れない汚れも目に付くようになってきたので一度キートップを取外して清掃することにしました。 汚れが蓄積した画像は除外していますが、それ以外の様子を記録しておきます。
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