rakuda

はじめに今回も事例列データを扱う際によく利用する処理をみていきます。rolling( )メソッドです。rolling関数は窓関数と呼ばれるものを指定した要素の数の幅だけ適用する関数となっており、窓関数を適用することでそれぞれの要素に重みがつ...

はじめに今回も時系列データを処理する際によく利用するものを見ていきましょう。pandasのshift( ) メソッドとrolling( )メソッドです。shift( )はデータをズラすことができます。通常、diff( )メソッドがあれば差分...

はじめに今回はdiff( ), pct_change( )を扱いましょう。これらは時系列データの処理をするときによく使うpandasのメソッドです。diff( )は行・列の差分をpct_change( )は行・列の変化率を簡単に算出すること...

はじめに今回は、forループでリストなどの要素を取り出すときに便利なenumerate( )とzip( )について扱います。enuerate( )は要素と同時にインデックスをも取り出したいとき、zip( )は複数のリストから同時に要素を取り...

Python初心者の方向けに、ある基準の日時からの経過時間を扱う方法を基本から解説します。経過時間を扱う場合は、datetime型ではなくtimedelta型のtotal_seconds()が有効です。時系列データははじめは扱いにくいですが、慣れてしまえば簡単です。

はじめにこのブログでも、これまで何度もpandas.mergeを使ってきました。いつも決まった操作ばかりだったので不便はなかったのですが、他にもできることあるのでは？とあらためてpandas.mergeをとりあげることにしました。結合の基本...

はじめに今回は分類モデルの性能評価指標について考えてみます。性能評価指標は複数あり、設定した課題によってどの指標を重視するかは異なります。この性能評価の各指標を簡単に確認することができる、混同行列もご紹介します。性能評価指標性能評価指標には...

Python初心者向けにk-分割交差検証を基本から解説します。データをk個に分割してn個を訓練用にk-n個をテスト用に使うということを、分けられたn個のデータが必ず1回はテスト用に使われるように繰り返します。過学習を防ぎ汎化性能を得ることができます。

Python初心者の方向けにデータの概要をつかむのに便利な方法を基本から紹介します。非常に強力なツールで、基本的なデータの把握ならこれだけで十分ともいえるでしょう。まずはこの方法でデータの概要をつかんだあと、詳細にデータをみていくとスムーズかと思います。

はじめに今回は例外処理を扱います。例外処理とは、エラーが起きた時の処理をあらかじめ定めておくことです。文法的に正しいコードを書いていても、実行時にエラーが起こることがあります。実行時のエラーを検出して、処理するにはtry, exceptを使...

はじめに繰り返し処理の中では条件によって、処理を変えたいことがありますね。今回はfor文やwhile文のような繰り返し処理の中で、ある条件がきたタイミングで処理をやめるbreak文や処理をスキップするbcontinue文について扱います。ま...

Python初心者でもわかるようにloc, ilocの使い方を説明していきます。locもilocも行、列を指定してデータを取り出します。両者の違いはlocは行を番号で指定し、ilocは行をindexで指定します。これを押さえておけばすぐに使いこなせるようになります。

はじめに今回はgroupbyの使い方を整理します。このブログでも何度かグループ化を扱ってきましたが、いくつかの使い方や表記方法があるので整理しておきましょう。グループ化はデータ分析するうえでも必須となるので、抑えておきましょう。サンプルデー...

はじめに今回は、読み込んだデータが「数値」であるかを判定するisdigit()メソッドを扱います。日付の処理をするときに、元のデータが文字列型数値型によって処理が異なりましたね。その前段階として数値であるかを判定して処理を分けることがありま...

Python初心者の方向けにpandasのpivot_tableメソッドを使ったピボットテーブルの使い方を基本から解説します。EXCELで集計するときにおなじみのピボットテーブルをPythonでも屋てみましょう。コツをつかめば、誰でも簡単に扱うことができます。