通常のIndexと同様sort_indexを用いてソートが可能
 

import random
random.shuffle(tuples)
s = pd.Series(np.random.randn(8), index=pd.MultiIndex.from_tuples([…]

reindex レベルを跨いで値をブロードキャスト
 
midx = pd.MultiIndex(
levels=[[“zero”, “one”], [“x”, “y”]], codes=[[1, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0]]
)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2), index=midx)
df2 = df.groupby(leve[…]

Cross-section
xs()メソッドを使って、特定levelの要素を取得しやすくできる。idxを使用するよりさらに直感的。

 
df.xs(“one”, level=”second”)
df.xs(“bar”, level=”first”)
 
Sliceを用いるとこのような感じ
 
df.loc[(slice(None), “one”), :]
 
I[…]

Slice

公式ドキュメント
 

 
セットアップ
 

miindex = pd.MultiIndex.from_product(
[mklbl(“A”, 4), mklbl(“B”, 2), mklbl(“C”, 4), mklbl(“D”, 2)]
)

micolumns = pd.MultiIndex.from_tuples(
[([…]

Basic Index
公式ドキュメントはこちら

①

通常のDataframeの列指定のように df[“label”] とすることで、該当するMultiIndexのレベルの階層を取得することが出来る。

サ[…]

MultiIndex
まずは公式ドキュメントから

①

arrays = [
[“bar”, “bar”, “baz”, “baz”, “foo”, “foo”, “qux”, “qux”],
[“one”, “two”, “one”, “two”, “one”, “two”, “one”, “two”],
]
tuples = list(zip(*arrays))
index =[…]

ローレンツ曲線
・小さい値からXとYの累積相対度数を求め、表記したグラフ。完全な平等の場合の直線と比較して、観測値の不平等を確認する。

ジニ係数
・ローレンツ曲線と完全平等線の間の面積と、完全平等線以下の面積の割合。また、グラフ全体を一辺が1の正方形とすることで、ローレンツ曲線と完全平等線の間の面積の2倍と等しくなる。0~1の間をとり、大きければ大きいほど不平等な状態となっている。

移動平均
・時系列デー[…]

回帰直線
・最小二乗法を用いて、観測値との差が最小になる直線

回帰平方和
・被説明変数の偏差の内、回帰直線を用いて計算される平方の総和

残差平方和
・被説明変数の偏差の内、回帰直線で計算結果からの残差の総和

総平方和
・偏差の平方の総和。回帰平方和と残差平方和を足した値

回帰直線における切片（α）と傾き（β）
・β：共分散/分散で計算できる
・α：被説明変数の平均 – β説明変数の平均[…]

四分位数
・数の範囲を最小値、第一四分位数、中央値（第二四分位数）、第三四分位数、最大値に分ける

偏差
・観測値それぞれに対して平均を引いた値

分散
・偏差を二乗した値の平均
　二乗の平均 – 平均の二乗でも計算できる

標準偏差
・分散の平方根（ファイナンスだとリスクとして扱われる統計量）
　標準偏差を用いるのは、分散だと元の値からの二乗を用いている（平方）ので、元の値の単位へ変換するため[…]

統計尺度

・名義尺度

それぞれの値を区別することしかできない尺度。（例：性別）

・順序尺度

値に順序があり比較が行える尺度。（例：レース順位）

・間隔尺度

順序がありかつ、それぞれの値の間隔に数値的な意味がある尺度。（例：気温）[…]

プロジェクト投資可否の判断方法

WACC
Weighted Average Cost of Capital（キャピタル加重平均コスト）
負債コストと[…]

公正価値の求め方（DCF法）
・投資対象を将来キャッシュフローに置き換える

・将来キャッシュフローを期待収益率で割引、割引現在価値を求める

・全ての将来キャッシュフローの割引現在価値を合計する
債券
・平たくいうと投資家への借金

・借金なので満期（返済日）がある

・クーポン（利息）もある

・主要先進国の国債の利回りを無リスク金利とよび、あらゆる資産の利回りの基準となっている

・債券には[…]

統計学とは
現象の法則性に対する学問

記述統計学
・現象の法則性知るために、全てを丹念に調べ、規則性から法則性を見出す

統計的推測
・確率論を用いた記述統計学の方法論

全数調査
・全体の法則性を導くために全体を調べる
・国勢調査(census)など

統計量
・データのどんな類の特徴を要約したいのか
・平均値、最大値、最小値など

平均値
・データの釣り合いの視点
・平均値=データの[…]

Rustにはデフォルトで自動テストツールがcargoに搭載されている。
ベーシックなテスト機能が一通りそろっているので、これらでガリガリテスト書いていけばよいと思う。

基本的には以下のコマンドで実行する。
 

cargo test
 

関数へ#[test]で注釈することで、テスト関数へと変更することが出来る。
 

#[test]
fn hoge() {
…[…]

Rustの型での共通のふるまいを定義できる機能。他言語のインターフェースに近い。
定義としては以下

pub trait Hoge {
    fn hogehoge(&self) -> String;
}

上記トレイトを実装するとこのような形になる

pub struct Fuga {}

impl Hoge for Fuga {
    fn hogehoge(&self) {}
}

トレイトは実装する際には、トレイ[…]

抽象的な型の概念。

Javaとかでも実装されている機能。Vecなどの、宣言時におけるTという抽象的な型。（Tには何の型でも入力できる）

関数シグニチャで用いた場合、以下のように宣言する。

fn hoge(list: &[T]) -> T {

慣習として最初のジェネリクス型へは、T（Typeの頭文字）を用いる。

同一の文字列で定義した型には同一の型が入力される。同一文字列のジェネリクス型へ別の型を入力した場[…]

Rustには例外機能が存在しない。
そもそも例外とは
私が業務経験した中だとJava、Python、C#と多くの言語で存在している機能。
プログラムを実行した際に発生しうる特定エラーを検知し、プログラムを終了することなく処理を続行する。
構文としては以下のようなイメージ

try {
    hogehoge();
} catch Exception {
    fugafuga();
}

tryブロック内でエラーが発生[…]

各データ構造はヒープ領域にデータを確保する為、実行時に要素数の変更等が行える。

ベクタ

特定のデータ型を挿入可能な可変長のリスト。

let vector: Vec = Vec::new();
let mut vector = vec![1, 2, 3]; // マクロを利用した初期化

// 更新する際にはpushメソッドを使用する
vector.push(4);
vector[…]

クレート
Rustのコンパイルの単位。コンパイラの開始地点となるクレートルートを保持し、
コンパイルすることで関連した機能群を一つのスコープにまとめることが出来る。

パッケージ
ある機能群を提供する1つ以上のクレート。Cargo.tomlでパッケージをどのようにビルドするかを定義する。
0個か1個のライブラリクレートを保持する（2個以上はダメ）。バイナリクレートはいくらでも持っても大丈夫。
ライブラリでもバ[…]

Rustでは値が存在するか不在かという概念をnullではなくenumで実現する。
pub enum Option {
    None,
    Some(T),
}
上記のNoneはあくまでenumの列挙子であり、[…]