はじめに Python で機械学習する場合、pandas で前処理したデータを scikit-learn で処理する、というケースが多いと思う。pandas, scikit-learn には それぞれ 簡単にできる / できない処理があるので、うまいこと連携できるとうれしい。 scikit-learn の各メソッドは numpy.ndarray に対する処理を前提にしているため、pandas のデータ形式 (DataFrame や Series) を渡すと 内部で ndarray に変換して結果を返してくる。そのため、結果に対して 直接 pandas の処理を続けることはできない。 ndarray で処理すりゃいいじゃん、、というむきもあるが、自分はどうしても pandas で処理がしたいんだ。とりあえず、pandas のデータをできるだけ維持したい、というモチベーションがあるものとして処
危険な溶岩流、大きな噴石の落下、地震など、火山が噴火した際の影響は計り知れない。その威力はまさに天変地異としか形容できないものだ。もし火山の大噴火が街を焼き付くし、経済を大混乱に叩き落とすのだとしても、無力な人間はただ黙って見ているほかに術はない。 日本の象徴である富士山やイエローストーン国立公園内の大火山など、ここで紹介する6つの火山に共通しているのは、一度火を噴けば、地球の表面が永遠に姿を変えてしまうほどの破壊力を秘めているということだ。
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