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…