まるやくんのブログ
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まるやくんさん
ブログタイトル
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https://www.maruyakun.com
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使ってみて便利だと思ったモノやサービス、仕事やプライベートで学んでいる事を紹介します。
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  • Anaconda 環境に mglearn をインストールする

    こんばんは。まるやくんです。 オライリージャパンから出版されている『Python ではじめる機械学習』などを参考に機械学習の勉強を始めました。今まではWindows10にAnaconda をインストールしていたので、pandas , numpy , matplotlib など必要なライブライはインストールされていましたが、mglearn というライブラリのインストールが必要になりました。 インストール方法は コマンドプロンプトで pip install mglearn と入力するだけです。ただしコマンドプロンプトは Anaconda Prompt を使用して下さい。通常のコマンドプロンプトから…

  • Groupby によるグループ演算

    こんばんは。まるやくんです。今日はpandas のグループ演算機能を使ってデータフレームのデータをグループ別に集約する機能を紹介します。 必要なライをインポート 適当なデータフレームを作成 Groupby オブジェクト作成※ data1 を key1 の値をもとにグループ分けされる ke1 の値(A, B, C, D)毎に平均値を算出 ke1 の値(A, B, C, D)毎に合計値を算出 データフレームの各列に対して key2 の平均値を算出 データ集計の際に例えば担当者別、チーム別、業務別にデータを集計したいことはよくあるのでこの機能があると非常に便利だと思いました。

  • シリーズやデータフレームのプロット機能

    こんばんは。まるやくんです。今日は引き続きMatplotlibを使って、シリーズやデータフレームのプロット機能を紹介します。 必要なライをインポート 適当なシリーズオブジェクトを作成 同じ結果を得るために乱数シードを指定 シリーズのプロット機能 ※引数にタイトル、グラフサイズ、線種、透明度、XY軸の値を指定 適当なデータフレームを作成 データフレームのプロット機能※タイトル、グラフサイズを指定 簡単なグラフですが結果をすぐにプロットしてデータを確認するには十分かと思います。次回からはデータをグループ毎に集約する機能について学んでいきます。

  • Matplotlib で 目盛り ラベル 凡例 を作成

    こんばんは。まるやくんです。久しぶりの更新になってしまいましたが、今日は Matplotlib でグラフの目盛り、ラベル、凡例を作成しました。 必要なライをインポート figure オブジェクト作成 ( figsize で大きさ指定) add_subplot で空グラフ作成 乱数シードを指定 乱数の積和をプロット( 青線、ラベルをA ) 横軸の刻みを指定 グラフタイトルを指定 縦軸、横軸のタイトルを指定 乱数の積和をプロット( 緑破線、ラベルをB ) 凡例を表示 次回は pandas のシリーズやデータフレームからグラフを作成する方法について紹介していきたいと思います。

  • Matplotlib で グラフを複数描画する

    こんばんは。まるやくんです。今日は Python の Matplotlib を用いてヒストグラムや散布図といったグラフを複数作成しました。 jupyter notebook 上にグラフを描画 matplotlib をインポート Jupyter notebook の表示を少数点以下2桁にする Matplotlibの描画機能 figure オブジェクト作成 add_subplot オブジェクトで複数の空グラフを作成 1つ目(左上)にヒストグラムを作成 2つ目(右上)に散布図作成 3つ目(左下)に折れ線グラフを作成 4つ目(右下)に直線グラフを作成 まずはこういった事が出来るという事を確認した上で詳…

  • Matplotlib で簡単な折れ線グラフを描画

    こんばんは。まるやくんです。データ分析でデータの可視化はとても重要な作業です。Python の Matplotlib を用いて今日は簡単な折れ線グラフを描画してみます。 jupyter notebook 上にグラフを描画 matplotlib をインポート 描画用のデータ作成(簡単なリスト) リストから簡単な折れ線グラフを描画 今日はシンプルな折れ線グラフを描画しました。エクセルでいいじゃん!と突っ込まれそうですが、Matplotlibは高品質のグラフを作成出来るので引き続き機能を学んでいきたいと思います。

  • Jupyter notebook と DataFrame の小数点以下の桁数を指定する

    こんばんは。まるやくんです。Jupyter notebook と DataFrame の小数点以下の桁数を指定する方法です。 pandas , numpy をインポート ndarray オブジェクトを生成 ndarray からデータフレームを生成 upyter notebook , DataFrame の表示を少数点以下2桁にする ndarray , DataFrame を再表示 Jupyter notebook で小数点以下の桁数が多すぎて見づらいと思っていたのですが、一括で指定する方法があって見栄えもすっきりしました。データの絞り込みや前処理などにも慣れてきたので、次回からはデータの可視化…

  • Pythonデータ分析入門 『マッピングによるデータ変換 』

    こんばんは。まるやくんです。前回に引き続きデータの前処理について紹介します。今回はデータフレーム内の値に基づいて変換する方法について紹介します。具体例として個別の売上データがあるとします。これに所属するチーム名が入った列を追加して、チーム毎の売上合計や平均を算出しようと思います。 pandas のインポート ディクショナリからデータフレーム作成 メンバー名がキーでチーム名がバリューの辞書を作成 team 列を作成して map メソッドでチーム名をマッピングする groupby メソッドでチーム別の合計を算出 groupby メソッドでチーム別の平均を算出 今回はディクショナリからマッピングしま…

  • 本社に出向になりました。

    こんばんは。まるやくんです。 4月というのに寒いですね。先週子供を連れて花見に行ったのですが、天気が非常に不安定で寒さと雨で早々に退散しました。早く暖かくなってほしいです。 さて新年度が始まりました。私はある企業の子会社に務めていますが、今年度から本社に出向になりました。出向と聞くとテレビドラマなんかで見る本社から子会社へ左遷のようなシーンが多くあまり良いイメージはないかと思います。ネットで検索してみると下記のような説明がありました。 「出向」とは、企業が社員との雇用契約を維持したまま、業務命令によって社員を子会社や関連会社に異動させ、就労させることです。出向の場合、対象となる社員の籍と給与の…

  • Pythonデータ分析入門 『データフレームの重複削除 』

    こんばんは。まるやくんです。前回に引き続きデータの前処理について紹介します。今回はデータフレームの結合から重複データの判定・削除までを紹介します。 pandas のインポート ディクショナリを作成 ディクショナリからデータフレーム作成 作成したデータフレームを結合 重複データの判定 重複データの削除 インデックスの振り直し pandas ではこのようにデータフレームを簡単に結合する事が出来ますが、例えばある期間毎のデータを集計した場合などデータが重複する事はよくあると思います。重複データがあると正しい集計・分析結果にならないので注意が必要ですね。次回も引き続きデータの前処理について紹介したいと…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasで欠損値を穴埋め 』

    こんばんは。まるやくんです。前回に引き続きデータの前処理について紹介します。前回同様にデータが欠損している状態を想定しますが、今回は欠損値を除去するのではなく穴埋めする方法を紹介します。 pandas, numpy, nanのインポート 適当な配列を作成しデータフレームを作成 任意の箇所に欠損値を代入 欠損値を0で穴埋め 列ごとに任意の値を指定して欠損値を穴埋め 平均値で欠損値を穴埋め どのように欠損値を補完するかは分析結果によって使い分けることになると思いますが、自分の望む結果に引っ張られそうですね。それなら削除してしまった方が良いと思うのですが、試行錯誤しながら試していきたいと思います。次…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasで欠損値を除去する 』

    こんばんは。まるやくんです。データの集計や分析を行う際にデータの前処理が必要になります。例えば文字列や数値が半角、全角で統一されていなかったり、データが重複していたり、そもそもデータが欠けているなどです。今回はデータが欠損している状態を想定して、欠損値を除去する方法を紹介します。 pandas, numpy, nanのインポート 適当な配列を作成しデータフレームを作成 任意の箇所に欠損値を代入 要約統計量を算出 dropna で欠損値を削除 欠損値を全て除去するのは非常に簡単ですが、データの集計結果や分析結果が変わるという点に注意が必要です。次回は欠損値を生かす為に、欠損値を穴埋めする方法につ…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasでエクセルファイルの読み込みと書き出し 』

    こんばんは。まるやくんです。 今日はデータ分析を行う上で最初に必ず行うステップとして、データの読み込みについて紹介します。日々の集計や分析業務で取り扱うデータはエクセルやcsvファイルが多いと思います。もちろん定期的に決まったデータを集計するのであれば、エクセルvbaで十分だと思います。ただ例えば月の業績報告をすると上司や客先からはこの期間で見るとどうか?この項目に絞って見れないか?など様々な指摘をいただきます。そういった時にpandasはその場で様々な集計に対応出来るので非常に便利です。 pandasのインポート エクセルファイルの読み込み 要約統計量の算出 3をエクセルに書き出す .car…

  • スマホの月額料金を500円以内にする方法

    こんばんは。まるやくんです。 わたしのスマホの料金は1ヶ月480円です。DMM モバイルのデータ通信のみの1ギガプランにしています。スマホを使うのは主にLINEとスマートニュースを見るくらいです。メリットはとにかく安いことです。DMM モバイルは業界の中でも最安と言っても良いでしょう。あと高速通信を使い切ってもネットに一瞬だけ高速になるバースト機能があります。 もちろんデメリットもあります。ランチタイムや定時後の夕方なんかはとにかくネットが遅いです。この辺りは値段と比較してどこまで許容するかですね。 わたしは通勤時間が長いので、家のWIFI 環境でdマガジンやアマゾンprimeで雑誌や電子書籍…

  • アトピーと花粉症がつらい。。

    こんばんは。まるやくんです。 かれこれ20年くらいアトピー性皮膚炎に悩まされています。ここ最近は頭のかゆみがひどいです。薬を塗れば一時的にはおさまりますが、次の日にはかゆくなってまたひどくなるの繰り返しです。頭は乾燥して皮がめくれてくるので、はたから見るとふけのように見られがちなのでそれもつらいですね。また最近花粉症と重なって目のかゆみ、鼻水、くしゃみも加わりストレスMAXです。仕事も全くはかどりません。あまりにひどいので、ザイザル錠という飲み薬を処方してもらいました。アレルギー全般に効くようでかゆみも鼻水もだいぶ楽になりました。夜飲む薬ですが、日中も少し眠気が出るので運転する方は注意してくだ…

  • 歯は健康ですか?

    こんばんは。まるやくんです。 今日ははてなブログのお題である歯磨きについて書きます。私は朝晩の2回歯を磨いています。歯間ブラシやフロスを使って念入りに行っています。ただそれでも3ヶ月に1度歯医者で検査してもらうと歯石が若干たまっています。朝は5時、夜は仕事が遅いので10時くらいなので間隔が空きすぎると良くないのでお昼も磨いた方が良いのかな?と思っています。でも会社で歯を磨くのはちょっと抵抗がありませんか?私だけかもしれませんが。 今でこそしっかりと歯が磨けるようになったのですが、ここ10年くらいずっと歯医者に何度も治療に通っていました。私の親知らずは横向きに生えていて隣の歯との間に虫歯が出来て…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasで超簡単にデータ集計 2 』

    こんばんは。まるやくんです。今回は様々なデータの取り込みを紹介する予定でしたが、データフレームの簡単な集計方法についてもう少し紹介します。前回はデータフレームの列ごとの集計でしたが、今回は groupbyメソッドを使ってみたいと思います。 pandasのインポート データフレームの作成・表示 groupbyメソッドをチーム毎の合計値を算出 groupbyメソッドをチーム毎の平均値を算出 データ分析をする際に社内の業績であればチームや個別に集計する事がよくあると思います。グループバイメソッドを使うと簡単にグルーピングして集計する事が出来るので便利ですよ。次回は様々な形式からデータを取り込みデータ…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasで超簡単にデータ集計 』

    こんばんは。まるやくんです。今日はpandasを使ってデータフレームの簡単な集計方法を紹介します。 pandasのインポート データフレームの作成・表示 sumメソッドで列ごとの合計を算出 meanメソッドで列ごとの平均を算出 describeメソッドで様々な統計量を一度に算出 corrメソッドで相関を確認 今回は非常にシンプルなデータフレームで行いましたが、何千行のデータでもすぐにこれらの集計を行う事が出来ます。describeメソッドではちょっと見慣れない単語が並んでいますが、stdは標準偏差、50%はデータの平均値ではなく中央値が示されています。またcorrメソッドでは各データ間の相関係…

  • ウオシュレット付トイレを修理しようとして家が水浸しになった話

    こんばんは。まるやくんです。 最近ウオシュレットの水が出てこないので修理を試みました。取扱説明書を見るとストレーナ(ゴミ取りフィルター)に水アカやごみがつまると洗浄水の出が悪くなるので掃除して下さいと書いてあったので早速掃除しようとしました。 作業の手順は、まず最初に止水栓をドライバーで閉め、サイドカバーを外しストレーナのふたを外します。それからストレーナを水洗いするという流れです。 ここで一番重要な止水栓の締め付けが甘くストレーナを外した瞬間とんでもない勢いで水が溢れだしました。完全にパニック状態になってしまい、ストレーナをなんとか取付て水を止めようとしましたが勢いが強すぎて取り付けらない。…

  • ウェルスナビをはじめて1年立ちました

    こんばんは。まるやくんです。ウェルスナビをはじめて1年が経ちました。10万円からスタートして毎月1万円をおこづかいから積み立てています。下の写真がウェルスナビの資産評価額です。今のところ22万円投資してマイナス1051円です。増えてません。。 ウェルスナビの資産評価額 もちろん長期投資なので短期間で一喜一憂してはいけないのはわかっています。ただAI投資とか聞くとどうしても期待しちゃいます。 日経平均に連動したファンドに投資した事もあり気になってここ1年の日経平均推移を見てみました。こちらもちょうど1年前と比較するとほぼ同じでした。 1年間の日経平均推移 ひとまず損はしていないのでOKとしてこの…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasの使い方 データフレームの参照、フィルタリング 』

    こんばんは。まるやくんです。今日も引き続きpandasのデータフレームを学びました。今回はデータフレームの参照、フィルタリングです。今回である程度データフレームから必要な情報にアクセス出来るようになると思います。 pandasのインポート ディクショナリデータからデータフレームを作成 任意のインデックスを作成 データフレームを表示 列の追加 指定した列を取得 スライシングで行を取得 条件式による絞り込み データフレームの一部分を取得 ※locを使用 データフレームの一部分を取得 ※ilocを使用 データフレームの一部を取得 ※スライシングを使用 データフレームの一部を取得 ※スライシングと条件…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasの使い方 データフレームの作成 』

    こんばんは。まるやくんです。今日も引き続きpandasを学びました。今回はデータフレームです。前回のシリーズは1列のデータでしたがデータフレームは複数列でエクセルの表のようなデータになっています。ディクショナリのキー・バリューが複数あると考えても良いです。 pandasのインポート ディクショナリデータからデータフレームを作成 データフレームを表示 データフレームの一部を表示 列を指定して変更 列の追加 データフレームの列をシリーズとして取り出す 行の参照 ndarray(配列データ)の取得 今回は簡単なディクショナリのデータを作成してデータフレームを作成し、基本的なデータ参照やデータフレーム…

  • Pythonデータ分析入門 『pandasの使い方 シリーズ(Series)』

    こんばんは。まるやくんです。今日からpandasを学んでいきます。pandasはデータの取り込みや変換、解析を行うためのライブラリです。DataFrame(データフレーム)というデータ構造(エクセルの表のようなデータ)を主に使用します。エクセルファイルやCSVファイルなどを取り込んでデータの加工や解析が容易に出来るようになっています。今日は表形式ではなく一次元配列のようなシリーズ(Series)というデータ構造を学びました。 pandasのインポート シリーズ(Series)の作成 データの取得 インデックスの指定 インデックス指定によるデータの取得 条件式による絞り込み ディクショナリからシ…

  • Pythonデータ分析入門 『numpyの使い方 統計関数』

    こんばんは。まるやくんです。今日は numpy を使って統計関数をいくつか学びました。 numpy のインポート 平均値の算出 合計値の算出 累積和の算出 累積積の算出 平均や合計値は日々の業務分析でもよく集計する項目ですね。他にも標準偏差や分散など様々な統計指標を算出する事が出来ます。ただこの後で学ぶpandas上でも同様の事が出来ますし、こちらでデータ分析する事がほとんどだと思うので、numpy はこのくらいにして次回からはpandasを学んでいこうと思います。

  • Pythonデータ分析入門 『numpyの使い方 ファンシーインデックス参照』

    こんばんは。まるやくんです。今日は numpy を使ってファンシーインデックス参照を学びました。 numpy のインポート numpy 配列(1次元)のファンシーインデックス参照 numpy 配列(2次元)のファンシーインデックス参照 2次元配列の場合はスライシングのように2次元配列が返ってくると思っていたので最初は違和感がありました。ファンシーインデックスは numpy 配列が多次元であっても1次元配列を返すようです。

  • Pythonデータ分析入門 『numpyの使い方 numpy 配列の参照』

    こんばんは。まるやくんです。今日は numpy を使って配列の参照とスライスを学びました。スライスは1次元配列についてはpythonのリストとほぼ同じですね。 numpy のインポート numpy 配列(1次元)の参照とスライス numpy 配列(2次元)の参照とスライス 2次元配列は少し慣れが必要でしたが、何行目までを取り出すかを指定した後は何列目を取り出すか1次元配列と同様に指定するだけです。何度か試してみるとすぐに慣れると思います。

  • Pythonデータ分析入門 『numpyの使い方 numpy 配列 の演算』

    こんばんは。まるやくんです。今日は numpy を使って配列の演算を学びました。 numpy のインポート numpy 配列の作成 numpy 配列の演算 要素数の異なる numpy 配列の演算 最後の要素数が異なる配列演算はブロードキャストと呼ばれる機能です。配列arr2は1次元配列で array([100, 200, 300]) ですが、演算の対象となる arr の形状に合わせて array([[100, 200, 300], [100, 200, 300]) で計算されています。

  • Pythonデータ分析入門 『numpyの使い方 配列の作成』

    こんばんは。まるやくんです。今日は numpy を使って様々な配列を作成しました。numpy配列は機械学習でデータを取り込む際に必要となるので非常に重要です。またデータの前処理ではこの後に学ぶ pandas もこの numpy を元にして作られています。今日は下記について学びました。 numpy のインポート リストから numpy 配列を作成 配列の次元数を確認 配列の形状(要素数)を確認 任意の要素数、任意の数で配列を作成 単位行列の作成

  • Pythonデータ分析入門 『pythonのデータ構造:ディクショナリ(辞書)』

    こんばんは。まるやくんです。今日も引き続きpythonに組み込まれているデータ構造について学びました。前回のリストに続き今日はディクショナリ(辞書)です。ディクショナリはキーと値がペアの集合となっています。今日はjupyter notebook を使って下記を実行してみました。 ディクショナリの作成 キーがディクショナリに含まれているか調べる( in 演算子) キーから値を参照する 要素を追加する keysメソッドでキーの一覧を表示 valuesメソッドで値の一覧を表示 itemsメソッドでキー・値の一覧を表示 ディクショナリで重要なポイント ディクショナリはタプルやリストのように何番目の要素…

  • Pythonデータ分析入門 『pythonのデータ構造:リスト』

    こんばんは。まるやくんです。今日も引き続きpythonに組み込まれているデータ構造について学びました。前回のタプルに続き今日はリストです。一見するとタプルによく似ているのですが、タプルと違ってリストは要素を自由に追加・削除が可能です。自由度が多い分リストで扱えるメソッドも非常に多いです。タプルはカンマで区切られた複数の値(要素)を持ったデータ構造でしたよね。リストも同様ですが、大カッコ [ ] で囲まれています。今日はjupyter notebook を使って下記を実行してみました。 リストの作成(数値, 文字列) リストに要素を追加(appendメソッド) リストに要素を挿入(insertメ…

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