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qiita.com/ryo111
Kaggleなどでデータ分析を行う際の探索的データ解析(EDA)の段階で、 データの構造を把握する目的で自分自身がよく使う便利な関数やライブラリをまとめました。 データはKaggleのTitanicのTrainデータを使用します https://www.kaggle.com/c/titanic/data ■ライブラリの読み込み
はじめに Kaggleなどでデータ分析を行う際の探索的データ解析(EDA)の段階で、 自分自身がよく使うデータのビジュアル化、グラフ化に関する手法をまとめました。 今回はmatplotlibのラッパー、seabornをメインで活用していきます。 参考: https://seaborn.pydata.org/index.html 各グラフの実装 ■インストール/ライブラリの読み込み
pandas 基本機能 基礎項目に加え、データサイエンス・機械学習、Kaggle等でよく使う機能をまとめました。 Pandasは、Pythonでデータ分析を行うためのライブラリで、データの読み込みや編集、統計量の表示が可能。 公式ドキュメント:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 0.ライブラリのインポート
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