Pandasによる構造化データ分析
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- カート内のアイテム個数を変更
- 三目並べ – 3.勝敗がつくようにしよう
- EC2からS3へ自動でぽいぽいアップロードするスクリプトの作成
- 三目並べ – 4.「スタート」「リセット」ボタンをつけよう
- 三目並べ – 5.先攻後攻を決めて、コンピュータ対戦にしよう(前編)
- カートの設置
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- レイアウト調整
- 機械学習入門者向け Support Vector Machine (SVM) に触れてみる
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- 機械学習を用いた画像分類
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- 機械学習エンジニアに必要なスキル
- Ubuntuの設定
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- Amazon EC2 インスタンスの初期設定をしよう
- Pythonの設定
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- Pythonでデータベースを操作する
- Python2.7とOpenCVのインストール
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- OpenCVのテストプログラム
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- Pythonで画像を分類するプログラムを作成する
- AWS CLIをインストールしてコマンド操作しよう
- Virtualisation and Container (仮想化とコンテナ) – Ansible, Docker and Kubernetes
- Windows Server 2012 R2 Hyper-V
- 困った時に使うコマンド
- PacketTracerのセットアップ
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Pandasとは
PandasはPythonで構造化データを解析する際に用いるライブラリです。
ここでいう構造化データとは行と列持ったデータでSQLデータベースやExcel等で管理されるものを指します。
その対をなす概念として非構造化データというものがありますが、それは画像や音声等の構造化データの形式に当てはまらないあらゆるデータを指します。
PandasはCSVやテキストファイル、Excel、SQLデータベース等のフォーマットのデータを読み書きすることができます。
構造化データの処理はデータの大きさによって時間がかかるので、パフォーマンスのため重要なコードはCythonまたはC言語で実装されています。
Pandasでできること
データの変形やピボット、欠損値処理、結合、その他のデータ処理を簡単に行うことができます。
また、時系列データに特化した関数も幅広く用意されており、日付範囲作成や周波数変換、移動窓を用いた統計値や線形回帰、シフト、遅延などが使えます。
また、簡単なデータの可視化も行うことができます。
他のNumpy、statsmodels、 matplotlib、sklearn等の Pythonライブラリとも相性が良くデータ操作、および解析、そして機械学習で広く用いられています。
全くPandasに触れたことのない方はまずPandasの公式チュートリアルを一通り写経することをお勧めします。
アクティビティ
※今回のアクティビティではanaconda上のJupyter Notebookを使用します。
1. データ読み込み
今回使用するデータはボストンの住宅価格に関するデータです。
データはこちらからダウンロードしてください。
- Jupyter Notebookの新しいノートブックを作成してください。
- Pandasをインポートしてください。
- ダウンロードしたファイルをPandas Dataframeとして変数に格納してください。
2. データ操作
2-1 最初の五行を表示しましょう。
2-2 両データの次元数（行数, 列数）を確認しましょう。（テストデータにはSalesPriceがないため列数が１少なくなります。）
2-4 全ての列の名前を表示しましょう。
2-5 列ごとの基本情報を表示しましょう。
2-6 数値データのみが入ったデータフレームを新しく作成しましょう。
pandas.DataFrame.select_dtypes
2-7 上で作成したデータフレームでSalesPriceと相関の高い上位10列を表示しましょう。
3. データの可視化
3-1 SalesPrice列の分布の情報を表示しましょう。
3-2 Pandasの組み込み関数を使ってSalesPrice列のヒストグラムを表示しましょう。
3-3 OverallQaulはSalesPriceと高い相関がありました。この列について分析しましょう。
3-3-1 OverallQualの固有値 (unique value) を表示しましょう。
3-3-2 OverallQual列からピボットテーブルを作成し、SalesPriceとの関係を表示しましょう。 (集計には平均を使いましょう)
3-3-3 上のデータフレームを棒グラフとして表示しましょう。
3-4 YearBuilt列についても分析しましょう。
3-4-1 YearBuilt列の範囲を表示しましょう。
3-4-2 YearBuiltを10年ごとにビン分割(Binning)したYearBins列を生成しましょう。
※ビン分割とは数値を大まかな範囲で分割することです。1995, 2003, 2019をそれぞれ10ごとにビン分割すると1990~1999, 2000~2009, 2010~2019となります。
3-5 SalesPriceとYearBins、OverallQualとの関係を箱ひげ図(Box Plot)で表示しましょう。
3-6 SalesPriceとGrLivArea、GarageCars、GarageArea、 TotalBsmtSFの関係を分布図(Scatter Plot)として表示しましょう。
今回のアクティビティは以上です。
より高度なデータの可視化はmatplotlibやseabornを使うことで行えます。
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