Python Python：可視化（plt.subplots）
はじめに これまではAxesオブジェクトを作るときに、Figureオブジェクトを生成したあと、Axesオブジェクトを追加してplot（）メソッドで描画する、という流れでグラフを生成してきました。これに対して、はじめからFigureオブジェク...
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Python Python：可視化（サブプロットの調整）
はじめに 前回はサブプロットを扱いました。図（Figure）よりも小さいサブプロットという単位でグラフを描画する領域を操作します。サブプロットは、図を分割するレイアウトを行数、列数で指定して、そのレイアウトの中で対象とする位置を指定するので...
Python Python：可視化（グラフオブジェクトによる操作時の各種設定）
はじめに 前回、グラフオブジェクトによる操作で描画する方法を扱いました。グラフオブジェクトによる操作で描画するには、操作対象とするオブジェクトを明示的に指定すればよいのでした。但し、違いはこれだけではありません。これまで扱ってきた、「グラブ...
Python Python：可視化（グラフオブジェクトによる操作）
はじめに これまでおこなってきたようなplot関数によるグラフの描画やsubplot関数は、グラフの土台になるオブジェクトやグラフ要素のオブジェクトを内部的に生成します。そのため、オブジェクトの操作を気にすることなくグラフの描画をおこなうこ...
Python Python：可視化（目盛の設定）
Python初心者の方向けに表示範囲の設定と目盛の設定方法について基本から解説します。データを比較するためには、適した表示範囲設定が必要です。また、目盛を設定することで数値を読み取りやすくなり、データを正しく理解する助けになることでしょう。
Python Python初心者向け：グラフに凡例を表示する方法を基本から解説
Python初心者の方向けにグラフに凡例を表示させる方法を基本から解説します。グラフを使うことデータの分布をみたり、「比較」をすることができます。今回はグラフ上に２つのプロットをしたときに、「比較」しやすいように凡例を表示する方法を紹介します。
Python Python：グラフ周りの設定
はじめに 前回は、散布図、折れ線グラフ、ヒストグラム、棒グラフ、箱ひげ図の描き方を扱いました。matplotlibでは、ほとんど同じ書式で、グラフの指定方法だけ変えればこれらのグラフを描くことができることを確認しました。 ただ、前回はとりあ...
Python Python：データを可視化する
はじめに これまでデータの概要を把握する方法をいくつか見てきました。まずは基本統計量などを算出する前に、まずは欠損値の処理をおこないます。 欠損値の処理が終わったら、基本統計量などをみてみるとよいでしょう。但し、統計量だけでは１つの軸として...
Python Python：欠損値の取り扱い
はじめに Pandasでは、欠損値NaNがあるデータを扱っても基本的にはエラーとはなりませんが、処理結果がNaNになることが多いです。一部の関数では、NaNを除いて処理をおこない、結果を返してくれるものもありますが、基本的には処理前に欠損値...
Python Python：データから情報を取り出す
はじめに データ分析の流れを説明するシリーズで、「データの概要把握」のプロセスに関する記事を書いています。「データの概要把握」のプロセスでは、これまで、データの読み込みから始めて、データの確認、データ型の変換、列名の変更と値の変換、条件に応...
Python Python初心者向け：条件に応じて代入する値を変える方法を解説
Python初心者の方でも簡単に、条件に応じて値を代入する方法を基本から解説します。今回は、ブールインデックスとwhere( )メソッドを使う方法を基本からお伝えします。この投稿をみていただくことで、条件式をにより代入する値をかえることができるようになります。
Python Python：列名の変更と値の変換
はじめに 今年の初めから、データ分析の流れをシリーズで掲載しています。前回までに データの読み込み 基本統計量など、基本的なデータの概要把握 データ型の変換 を扱いました。 データ型が正しくなければ、正しい分析はできません。そこで、前回はデ...
Python Python初心者向け：データ型の変換を基本から解説
Python初心者の方向けにデータ型を変換する方法を基本から解説します。文字列型→数値型、数値型→文字列型とする方法を説明した後、日付型→文字列型、文字列型→日付型とする方法を説明します。データを読み込んだ後はデータ型を確認して、適切な型で扱うようにしましょう。
Python Python初心者向け：読み込んだデータをまず確認する方法をお伝えします
Python初心者の方でもわかるように、まずはデータを確認する方法をお伝えします。単純に読み込んだデータの先頭の数行や末尾の数行、各列のデータ型などを確認する方法を基本からお伝えします。最後に基本統計量をまとめて抽出する方法もご紹介します。
Python Python初心者向け：データの読み込むときのいろんなパターンを解説
Python初心者の方でも迷わずにデータを読み込むことができるように基本から解説します。手元にあるデータはいつもきれいなデータとは限りません。先頭に不要な行があったり、列項目をすべて使う必要がない場合もあります。このようなデータの取り込みを例を使って説明します。
その他 Python：データ分析の流れ
はじめに 今回は、分析を行う際の進め方について書きます。「このようにやれば絶対OK」というようなものはありませせんが、基本的な考え方を確認していきましょう。今回は全体の流れを説明して今後は各プロセスの詳細について投稿を追加していくことにしま...
Python Python：データをグループ化して処理する
はじめに データの概要を把握する過程やまたは分析する過程においても、グループ化はとても大切な手法となります。それは、グループごとに比較することで、あるグループの特徴的な部分を知ることができるからです。「特徴的な部分」を知ることができれば、何...
Python Python：エディタの設定とエラーへの対処
はじめに 今回は、コーディングしていれば必ず遭遇するエラーについてです。エラーはどうやっても発生するものですが、単純なスペルミスなどはエディタの補完機能で避けることができます。また、発生したエラーの意味を知ることで、エラーをこだわらずに、「...
Web Python：Django ~Project作成、Application作成、Template呼び出しのまとめ~
Projectを作る まずはProjectの作成からです。Terminalを開いて次の個万でProjectを作成することができます。 django-admin startproject test_project 次におこなったのが、Refa...
Web Python：Django ~Templateを呼び出す~
はじめに 前回はApplicationを作成して、ProjectにApplicationを認識させ、Application内のurlsを設定することで、「リクエスト情報」があったときにViewを呼び出すようにしました。但し、ViewはTem...