Dataframe

ここで上げたメソッドはすべて欠損値が対象外になっています。count()：個数nunique()：ユニークな値の数mode()：すべての最頻値value_counts()：種類ごとの出現回数具体例で確認しましょう。以下のdfを使います。頻度...

本クエストでは、describe()で取得した統計量を個別に取得する方法を学びます。まずは数値の列について、describe()で表示される項目を、個別に取得してみましょう。ここでは、下記のSeriesのメソッドを確認します。写経では確認し...

複数の列を基準にしてソートすることもできます。下記のようにします。df.sort_values(列名のリスト)列名のリストを指定する場合、先に書いた方の列の値が優先されます。具体例で確認しましょう。下記の、処理すべきタスク一覧を使います。T...

データ分析では、データを並べ替えて確認したり処理したりしたい場面があります。たとえば、次のようなケースです。顧客のデータを、総購入金額が高い順で並べ替えて確認する毎日の売上のデータを、日付が新しい順で並べ替えて確認する試験結果のデータを、点...

value_counts()では下記のように引数によっていろいろな数え方ができます。引数normalize=True：出現割合を取得引数ascending=True：少ない順（昇順）に取得引数subset=列名や列名のリスト：特定の列の結果...

種類ごとに何回出現しているかを取得します。具体例で確認しましょう。前問と同じく、惣菜店の販売履歴を表した以下のdfを使います。DateItemNum02022/04/02弁当A212022/04/02中華B322022/04/03中華B13...

大量のデータをそのまま見ると、どのような種類の値があるかがわかりにくいです。このような時、ユニークな値を確認することで、データの種類を把握しやすくなります。具体例で確認しましょう。惣菜店の販売履歴を表した以下のdfを使います。DateIte...

箱ひげ図はデータのばらつきをわかりやすく表現するための統計図です。青の四角い箱の「下辺、緑の線、上辺」が、「第1四分位数、第2四分位数、第3四分位数」を表しています。第3四分位数+1.5×IQRを超えるか、第1四分位数-1.5×IQR未満の...

散布図は、縦軸と横軸に2種類の量や大きさなどを対応させ、データを点でプロットしたグラフです。2種類の値の関係を確認したいときに利用します。散布図の描画は、DataFrameであるdfに対し以下のように実行します。df.plot.scatte...

DataFrameでは、以下のようにbar()メソッドを使うと棒グラフを描画できます。デフォルトでは、x軸はインデックス、y軸は数字が格納された全ての列が使われます。df.plot.bar(オプション)bar()にはさまざまなオプションを指...