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#16 Section 14 csvデータの読込

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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」、 通算第16回目、Section14「csvデータの読込」を始めます。 今回は、 1st STEPで作成したcsvデータ「id_pos4」を読み込みます。 その際、 データ型を指定して読み込ます 。 また、余分な列を削除して、集計や分析の際に分かりやすいきれいなデータにしましょう。 今回の動画は、それらを実現する下記のプログラムを解説します。   ㉙ pd.read_csv(“データのある場所”, parse_dates=[“列名"]     , dtype ={"列名1": データ型 , "列名2": データ型})  ㉚ データ名.drop("列名", axis=1) axis=0 と axis=1 の違いもよく理解しておきましょう。 ■ 概要を理解したい方は、下記の 動画 (8分42秒) をご覧ください。 ■ PowerPoin t (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 14 csvデータの読込 by @Cat_Taro

#15 Section 13 どのような集計をして、グラフを描くのか?

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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」は、2nd STEPに進みます!今回は、 2nd STEP「集計とグラフ描画」 のオリエンテーションです。 2nd STEP「集計とグラフ描画」の最初は、通算第15回目、Section 13「どのような集計をして、グラフを描くのか?」です。 これから、1st STEPで作成した「id_pos4」、いわゆる「きれいなデータ」を用いて、データの見える化、および報告書・会議用資料などのレポーティング用の集計を行っていきます。 様々なグラフの描き方、集計表形式がありますが、ビッグデータが格納されている「 OLAP 」で用いられている標準的な分析法に沿って解説していきます。「OLAP」の解説は後程行います。これらは応用範囲が広いため、他のデータでも活用できます。 また、「 seaborn 」を用いて、インパクトのあるグラフを少ないコードで描いていきます。グラフによるデータの見える化で、より深い洞察が得られることと思います。 ■ 概要を理解したい方は、下記の 動画 (7分31秒) をご覧ください。 ■ 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 13 どのような集計をして、グラフを描くのか? by @Cat_Taro ■ 参考資料は、下記のURLをクリック!株式会社アシストが運営している「WebFOCUS」からの引用です。 https://fobi.ashisuto.co.jp/tech/imasara/olap/