EXCEL EXCEL：ピボットテーブルで集計したデータを指定した順に並び替える方法を基本から解説
今回はピボットテーブルを使って集計したときの「月」の列の並び替えの方法を基本から解説します。日付ごとのデータをピボットテーブル集計すると自動で月ごとのグループにしてくれます。ただ、1月から始まって12月まで並んでいて困ったことはありませんか？年度でみるときは4月～翌3月までで並べたいことがあります。今回はそのやり方を基本から解説します。
データ分析
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EXCEL EXCEL：パワークエリで簡単に縦持ち⇔横持ちデータの変換する方法を解説（ピボットとピボット解除）
EXCELでデータを集計しているときに縦持ちデータを横持データにしたい、あるいは、逆に横持データを縦持ちデータにしたい、ということはないですか？今回はパワークエリを使って縦持ち、横持ちを入れ替える方法を基本から解説します。
Python Python初学者向け：文字列メソッドで0パディングする方法を基本から解説
今回は、桁数が異なる値の時に0で埋めることで桁数を揃える「0パディング」する方法を基本から解説します。通常、左側を0で埋めることが多いですが、桁数を指定して左寄せ・中央寄せ・右寄せで0埋めすることもできます。順番にみていきましょう。
Python Python初学者向け：Visual Studio Codeのインストールと拡張機能の設定を基本から解説
今回はMicroSoftが提供する、便利なコードエディタ Visual Studio Code（略してVS Codeとも呼ばれます）のインストールと拡張機能の設定の仕方を解説します。この記事を読み進めることで、Pythonでコードを書く環境をつくることができます。
Python Python初学者向け：pandasのplot関数による可視化を基本から解説
今回はpandasのplot関数を基本から解説します。Pythonで可視化するときに真っ先に思いつくのはmatplotlibかと思いますが、pandasのplot関数はこのmatplotlibのラッパーの位置づけです。かなり簡単に可視化ができるので是非使い方を覚えましょう。
Python Python初学者向け：仮想環境をワンクリックで開く設定を基本から解説
今回は、前回の投稿で作成したPythonの仮想環境を素早く簡単に開く設定を基本から解説します。仮想環境があると、いま使っている環境を変えずに新しいライブラリを試すことができて便利ですよね。ただ、仮想環境を開くのが面倒くさい、という人におススメの設定です。
Python Jupyter LabでPlotlyのプロットを表示させる方法を基本から解説
今回は私がPlotly Expressという、簡単なコードでインタラクティブな可視化ができるライブラリを教えてもらって試したときに、「Jupyter Lab」ではエラーは出ないけど、真っ白な画面でプロットが表示されない、となってしまったため、その解決策をまとめたものとなります。
Python Python初学者向け：データフレームに行を追加する方法を基本から解説
今回はデータフレームにあらたに行を加える方法を基本から解説します。データフレームにデータを追加するときに、あれ？どうだったけ？ということはありませんか？行を追加する方法はいくつかありますが、今回はその中でもよく使う3つの方法を解説します。
Python Python初学者向け：str()とastype(str)について基本から解説
▶ 初学者向けにデータ分析に関する記事を書いていますはじめに今回は組み込み関数であるstr()と型変換をするメソッドastype(str)について基本から解説していきます。皆さんは、これらの2つの違いが判りますか？わたしはこれらがごっちゃに...
Python Python初学者向け：df[‘列名’]とdf[[‘列名’]]の違い～データフレームからのデータの抽出～
今回はデータフレームからデータを抽出するときの角括弧[ ]についてです。df['列名']とするときと、df[['列名']]とするときで返り値が異なります。これに戸惑ったことはありませんか？この記事を読み終えればもう迷うことはありません。早速解説していきましょう。
Python LightGBMでモデル構築：特徴量の重要度を可視化する
▶ 初学者向けにデータ分析に関する記事を書いていますはじめにLightGBMではモデルに使った特徴量の重要度を簡単に確認することができます。この重要度は、「各特徴量(各変数)がモデルの精度にどれだけ影響を与えたか」を表します。初期値のまま使...
Python LightGBMでモデル構築：カテゴリ変数を特徴量に加える
これまでTitanicのデータセットを使ってLightGBMでのモデル構築をしてきました。はじめは「Pclass」「Fare」を数値データとして扱い、この２つの特徴量のみでモデル構築をしていました。今回はLightGBMでカテゴリ変数を扱う方法を解説します。
Python LightGBMでモデル構築：クロスバリデーションの場合
前回のLightGBMでのモデル構築は、始めて実装する方向けに特徴量は数値で3つのみ、ホールドアウト検証としていました。今回はクロスバリデーションの場合を確認していきましょう。基本的にはホールドアウト検証と同じですが、ループ処理が入ります。
Python Python初学者向け：LightGBMでモデル構築～scikit-learn API編
前回はLightGBMを始めて使う際に戸惑うポイントを整理して、Training APIを使ったモデル構築をおこないました。今回はscikit-learn APIを使ったモデル構築を解説します。この記事を読み終えると、LightGBMでのモデル作成ができるようになります。
Python Python初学者向け：LightGBMで戸惑うポイントを解説
今回はLightGBMを始めて使う方向けに、戸惑うポイントを整理しながら実際にLightGBMでのモデル構築をしていきましょう。今回は前処理や特徴量選択は最小限として、まず動くモデルを作ることを目的とします。この記事を読み終えると、LightGBMでのモデル作成ができるようになります。
Python Python初学者向け：正規表現を利用した文字列の置換を基本から解説
今回は正規表現を用いた文字列の置換について基本から解説します。自分の理解もあいまいだったので、一度、基本的なことを整理してみようと思います。具体例を用いて試しながら解説するので、記事を読み終えると、正規表現を使った文字列の置換の仕方がわかり自らコードを書くことができるようになります。
Python Python初学者向け：seabornのstyle設定の基本を解説
はじめに今回はseabornのstyle設定の基本を解説します。seabornで設定することができるstyleをいくつかピックアップして設定方法をご紹介します。基本的によく使うもの以外は覚える必要がないので、こんなことができるんだな程度に確...
Python Python初学者向け：seabornでHeatmapを描画する方法を基本から解説
今回はHeatmapの描画について基本から解説します。Heatmapは表の各値の大きさによって色分けして描画したものです。視覚的に値の大小や傾向を把握することができます。相関表や混同行列、ピボットテーブルでの集計結果などをヒートマップで表示すると、解釈しやすくなります。
Python Python初学者向け：seabornのカテゴリ変数に関するプロットをまとめて紹介
今回はseabornのカテゴリ変数に関するプロットをまとめて紹介します。既に紹介したものを含めてまとめて整理しましょう。普段見慣れないプロットもありますが、カテゴリ変数を可視化するうえで非常に便利です。seabornでは簡単に描画できるので是非身につけましょう。
Python Python初学者向け：seabornで変数間の相関を視覚的に捉える方法を基本から解説
相関係数などで変数間の関係を把握する方法もありますが、まずは可視化するのも有効な方法です。今回はseabornを使って変数間の関係を視覚的に捉える方法をご紹介します。2変数間の関係をとらえるjointplotと各変数間の関係をとらえるpairplotを基本から解説します。