ポケモンデータ解析.py - Qiita
# https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon から取得した Pokemon.csv を読み込む。 df = pd.read_csv("Pokemon.csv") # df とは、 pandas の DataFrame 形式のデータを入れる変数として命名 https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon によると、各カラム（列）は次のような意味らしいです。 #: PokeDex index number Name: Name of the Pokemon Type 1: Type of pokemon Type 2: Other Type of Pokemon Total: Sum of Attack, Sp. Atk, Defense, Sp. Def, Speed and HP HP: Hit Points Attack: At
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対
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