データ分析

Pandas

【Python】Pandasの欠損値の除外と代入処理 – dropna(), fillna()

Pythonの拡張モジュールPandasを使って、欠損値を処理する操作を行ないます。データの欠落部分をデータ全体から削除するメソットdropna()、欠損値の代わりに値を置き換えるfillna()メソッドの操作を見ていきましょう。
Pandas

【Python】PandasでDataFrameオブジェクトを作る

Pythonの拡張モジュールPandasのDataFrameを扱います。DataFrameは一連のデータオブジェクトをまとめて、同じインデックスを共有することができます。DataFrameはPandasの主要な機能と言っていいと思います。
Pandas

【Python】PandasでSeriesオブジェクトを作る

Pythonの拡張モジュールPandasは、数表や時系列データを操作するためのデータ構造の分析と演算をすることができます。ここではPandasでSeriesを作る操作を学びます。Seriesは軸ラベルを持つのがNumPy配列との違いです。
NumPy

【Python】NumPyの配列の演算 – NumPy Operations, ufunc

PythonのライブラリーNumPyを使って配列の演算を行います。四則演算などの各種演算ができるだけでなく、ユニバーサル関数(ufunc)というものを使えば、演算処理の速度を上げることができるので、大量のデータを計算するには有用です。
NumPy

【Python】NumPy配列のインデックスと値の指定選択

Python拡張モジュールのNumPyを使って配列(array)のインデックス操作を学びます。配列はインデックスを指定して、配列の値を取り出したり、配列をスライスすることができます。スライスとcopy()と元の配列との関係も理解しましょう。
NumPy

【Python】NumPyで配列を作る – NumPy Arrays

ここではPythonの拡張モジュールのNumPyを使って配列を作る操作を中心にみていきます。array(), arange(), zeros(), ones(), linspace(), eye(), randomモジュールなどを扱います。
Pythonの応用

【Python】NumPy,Pandas,Matplotlibと単回帰分析で家賃の予測値を求めてみる

PythonのライブラリであるNumPy、Pandas、Matplotlibを使って単回帰分析に挑戦。部屋の広さから家賃の予測をしてみます。データ分析には統計の定義の結果だけを利用すればできます。理解を深める為に統計学の知識も得たいですね。
Pythonの応用

【Python】scikit-learnの使い方を直線回帰分析で速習

scikit-learnはPythonで機械学習が出来るオープンソースのライブラリです。直線回帰のアルゴリズムで使い方を見ていきます。機械学習のアルゴリズムはたくさんあるので公式サイトを見ておくのも有益。統計の知識も今後必要となってきます。
Pythonの応用

【Python】Matplotlibの基本的なグラフ描画の使い方の速習

Matplotlibは、Pythonと科学計算用ライブラリであるNumPyを使ったデータでグラフを描画するライブラリです。ここではMatplotlibの基本的な使い方を一気に学んでいきます。ここでは基本的なグラフの描画をしてみます。
Pythonの応用

【Python】Pandasの基本的な使い方の速習

PandasはPythonでデータ解析を行うための機能を持ったライブラリで、数表や時系列データを操作するためのデータ構造を作ったり演算を行うことができます。ここではPandasの基本的な使い方を簡単にみていきましょう。
Pythonデータ分析の基礎

Pythonデータ分析の作業環境を準備 – Anaconda、jupyter notebook

Pythonのデータ型、データ構造、フロー制御などの知識を使って機械学習などにも繋がるデータ分析、データサイエンスの基本的な内容学びます。作業環境の構築にはAnacondaをインストールして、jupyter notebookを活用します。
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