データサイエンス チュートリアル

データサイエンス体験動画「データサイエンス　チュートリアル　猫のタロー編」の第9回目は、「 数値の最大値の求め方 」を説明します。 以前のデータの確認では、データ数を確認するだけでしたが、最大値、最小値、平均などの 要約統計量 を確認することも重要です。 今回は、最大値を中心に、平均や標準偏差、最小値、中央値などの要約統計量を求める方法を解説します。具体的なプログラムは、次の４つです。 　⑭ データ名["列名"].max(axis=0) 　⑮ データ名.describe() 　⑯ print(データ名[“列名“]) 　⑰ データ名.sort_values(“列名",ascending=False) ■ 概要を理解したい方は、下記の 動画 （9分30秒）をご覧ください。 PC操作画面を確認できます！ ■ PowerPoint（パワポ） でじっくりと理解したい方は、下記のスライドを参照してください。 Section ７　数値の最大値の求め方 by @Cat_Taro

データサイエンス体験動画「データサイエンス　チュートリアル　猫のタロー編」の第8回目は、「 列の参照 」を説明します。 Section 3と4では、データ全体を確認することを習得しましたが、ここでは、特定の列を選んで、確認する方法を解説します。 　⑪ データ名[“列名”] 　⑪' データ名.列名 　⑫ データ名[[“列名”]] 　⑫‘ データ名[[“列名1”], [“列名2”]] 　⑬ データ名[データ名[“列名”] > 数字] 　⑥’ len(データ名[データ名[“列名"] > 1000]) ⑬の 比較演算子 を使った方法は、データを確認するだけではなく、データの持つ数値の特徴をざっくりと見るうえで、重宝しますのでしっかりと身に付けましょう。 今回も、動画を見てから、 PowerPoint（パワポ）の資料を見た方がわかりやすいので、まずは動画から！ ■ 動画で、PC操作画面を見ながら概要を理解したい方は、下記の 動画 （8分0秒）をご覧ください。 ■ PowerPoint（パワポ） の資料をじっくりと読み進めてください。 Section ６　列の参照 by @Cat_Taro

データサイエンス体験動画「データサイエンス　チュートリアル　猫のタロー編」の第7回目は、「 データ型 」を説明します。 Pandas では、各列ごとにそれぞれデータ型を保持していて、データ型それぞれに合った処理方法が決められています。このデータ型を確認する方法と、データを読み込む時にデータ型を修正する方法を解説します。 　⑨ 「データ名」.dtypes 　⑩ pd.read_excel("データのある場所", 　dtype = {"カラム名": データ型}) 今回は、動画を見てから、 PowerPoint（パワポ）の資料を見た方がわかりやすいので、まずは動画から！ ■ 動画で、PC操作画面を見ながら概要を理解したい方は、下記の 動画 （5分37秒）をご覧ください。 ■ PowerPoint（パワポ） の資料をじっくりと読み進めてください。 Section 5　データ型 by @Cat_Taro 【参考資料】 ●Excelデータの読み込み https://www.yutaka-note.com/entry/pandas_read_excel_1 ●pandasでcsv/tsvファイル読み込み https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/

データサイエンス体験動画「データサイエンス　チュートリアル　猫のタロー編」の第6回目は、読み込んだデータの確認（２）を説明します。今回は、下記のプログラムを使って、データのサイズを取得する方法を解説します。 　⑥ len(データ名.index) 　⑦ データ名["カラム名"] 　⑧ データ名["カラム名"].unique() ※ 「カラム名」は、「列名 」 と同じことです。混在してしまって、すみません！ また、理解を深めるために、下記の知識を身に付けていきます。 ●Pandasのデータ構造「 Series 」と「 DataFrame 」 ●データの個数の数え方：「 のべ 」と「 ユニーク 」の違い ■ 動画を見る前に、 下記の PowerPoint（パワポ） の資料を読み進めてください。 Section ４　読み込んだデータの確認（２） by @Cat_Taro ■ 動画で、PC操作画面を見ながら復習をしたい方は、下記の 動画 （6分47秒）をご覧ください。 【参考資料】 ●SeriesとDataFrameの変換 https://note.nkmk.me/python-pandas-dataframe-series-conversion/