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サンプルデータ
行名に1,2、列名にA,B、A列1行にはA1、B列1行にはB1、B列1行にはB1、A列2行にはA2、B列2行にはB2というデータフレームがあります。
下記のようなデータフレームがあります。
乱数を扱う場合はnumpy.random.seedを活用
rand.py
from numpy import random
random.seed(123)
print(random.rand(2))
python rand.py
[ 0.69646919 0.28613933]
python rand.py
[ 0.69646919 0.28613933]
python rand.py
[ 0.69646919 0.28613933]
乱数が毎回同じになる→ 答え合わせができる
サンプルデータ
◉ StringIOを利用して、ファイルの読み書きも省略できることがある
◉ スクレイピング等の場合はURLがあったほうがよい
◉ 可能な限りコードのコピペで済むようになるとやりやすい
◉ Numpyの乱数を扱う場合はseedを指定してあげると同じ乱数がでて結果を共有しやすい