Pythonでクロス集計を実行 | DATUM STUDIO株式会社
クロス集計実行手順まずは、クロス集計作成に必要なライブラリとデータ(log2017.csv)の読み込みます。 import pandas as pd df = pd.read_csv("log2017.csv")ここからクロス集計表の作成部分です。 作成するには pd.pivot_table( [データフレーム名], values="①_集計したい項目", index="②_行に設定したい集計キー", columns="③_列に設定したい集計キー", aggfunc="④_集計方法" )とコードを書きましょう。 コード内の①～④については下図Excelのピボットテーブルのフィールド機能の各設定項目箇所を示しております。 例えば、クロス集計表の「行」部分に「購入月」を設定したい場合は values=”購入月” と引数を設定する必要がある、ということです。 それでは、各クロス集計表の作成を進め
Jupyter Notebookを利用してお手軽分析環境構築
突然ですが，みなさま普段データ分析を行う際にどのような分析環境（ツール）を利用していますか？Excel？RStudio (R)？Spyder (Python)？「特にそういった分析環境を利用していません」という方もいらっしゃるかもしれません． この記事では，数ある分析環境の中でも人気急上昇中（※当社比）のJupyter Notebookに注目し，Jupyter Notebookを利用したお手軽な分析環境構築について紹介します． Jupyter Notebookとは？ Jupyter Notebookとは，ブラウザ上でインタラクティブにデータ分析が行える環境です． ※最近では分析用途だけに留まらず便利なメモ帳としてJupyter Notebookを利用する例も増えているようです．参考：現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ オープンソースで開発が進めら
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