Pandasによる構造化データ分析
- Python3.8 と OpenCV のインストール (Ubuntu20.04LTS)
- ルーティング
- NAT
- 三目並べ – 2.〇×を交互にゲーム盤に入るようにしよう
- 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)
- Ruby on Rails を MySQLでセットアップ
- 機械学習入門者向け Support Vector Machine (SVM) に触れてみる
- AWSアカウントの作成と必ずやるべきセキュリティ対策
- VLAN
- テスト
- 機械学習を用いた画像分類
- Ruby on Railsによる簡単なウェブアプリケーション
- 正規表現とパイプ
- 機械学習エンジニアに必要なスキル
- Ubuntuの基本設定
- PostgreSQL Setup
- REDIS
- Amazon EC2 インスタンスの初期設定をしよう
- Pythonの設定
- GNS3のセットアップ
- viエディタ
- AWSのEC2インスタンスでWordPressブログを公開してみよう
- Pythonでデータベースを操作する
- Python2.7とOpenCVのインストール
- ファイル操作コマンド
- OpenCVのテストプログラム
- グループとユーザー
- 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
- 一般グループのユーザーとグループ
- AWS Route 53を使って独自ドメインのWebページを表示させてみよう
- プライバシーポリシー
- VMware ESXi サーバー構築
- 三目並べ – 6.先攻後攻を決めて、コンピュータ対戦にしよう(後編)
- フロントエンド開発のための環境構築
- フロントエンドのデモンストレーション
- APIのデモンストレーション
- CISCO 1800ルータセットアップ
- ファイル検索コマンド
- ESXi – Switchの追加とVLAN
- 質問
- 仮想化環境のディスク容量を拡張する
- ユーザー権限とアクセス権
- 三目並べ – 0.導入
- テキスト処理
- ESXi - VyOS
- データベースへのデータロード
- 機械学習入門者向け Naive Bayes(単純ベイズ)アルゴリズムに触れてみる
- CCNA
- ESXi – 小規模ネットワーク 構築
- ファイル管理
- 機械学習入門者向け ChainerRLでブロック崩しの学習
- AWS CLIを使ってEC2のファイルをS3へアップロードしよう
- CSV import & export – Node.js, mySQL – 1
- 機械学習入門者向け ランダムフォレストによる Kaggle Titanic生存者予測
- NodeJSでWebアプリケーション開発 – Socket.IO編
- CSV import & export – Node.js, mySQL – 2
- PCからルータ、スイッチへのSSH接続設定
- 【Python入門】Python Numpy チュートリアル
- SQL 便利な関数
- PostgreSQLによるデータ分析
- 機械学習入門者向け 分類と回帰の違いをプログラムを書いて学ぼう
- NodeJSでWebアプリケーション開発 – React編
- Pythonによるマルチスレッドプログラミング実践
- Certbotを使ってSSL証明書を発行し、HTTP通信を暗号化しよう
- DockerとApacheを使ってWebサーバーを構築しよう
- NodeJSでWebアプリケーション開発 – React編
- AmazonEC2とVPCでネットワークとサーバーを構築しよう
- AWS入門者向け 初心者が最初に理解すべきEC2とVPCの基本的な用語解説
- Linuxとは
- Pandasによる構造化データ分析
- ダイナミックルーティング
- PostgreSQL – Python – Apache – Bootstrap
- 三目並べ – 1.ゲーム盤を作ろう
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
pandasのインポートがまだの方は、アクティビティを始める前に行ってください。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。 train_housingDownloadsudo pip3 install pandas
- 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 下記のページを参考に最初の五行を表示しましょう。
pandas.DataFrame.head 【結果の表示画面】
2-2 下記のページを参考に両データの次元数（行数, 列数）を確認しましょう。
pandas.DataFrame.shape 【結果の表示画面】
2-3 下記のページを参考に全ての列の名前を表示しましょう。
pandas.DataFrame.columns 【結果の表示画面】
2-4 下記のページを参考に列ごとの基本情報を表示しましょう。
pandas.DataFrame.info 【結果の表示画面】
2-5 下記のページを参考に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 【結果の表示画面】
2-6 下記のページを参考に、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。
pandas.DataFrame.corr 【結果の表示画面】
3. データの可視化
3-1 下記のページを参考に、SalesPrice列の分布の情報を表示しましょう。
pandas.DataFrame.describe
3-2 下記のページを参考に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。
pandas.DataFrame.hist
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。
3-3-3 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。
3-5 下記のページを参考にSalesPriceとYearBins、OverallQualとの関係を箱ひげ図(Box Plot)で表示しましょう。
pandas.DataFrame.boxplot
3-6 下記のページを参考に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。
pandas.DataFrame.plot.scatter
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