ナンバーズ予想で学ぶ統計学
本書は数字選択式宝くじ ナンバーズ の予想方法を研究する人と、統計学を独学したいけど同じ勉強するなら(宝くじという)エキサイティングな要素も欲しいという人に向けた統計解析の解説書です。 統計学を学ぶためにナンバーズのデータを利用し、ナンバーズの予想のためにどのような統計的手法が使えるかを学ぶことができる文書です。 本書の目指すところ 統計的手法の使い方を学ぶ。 統計学の理論は無視する(高度な数式を勉強しない)。 統計的手法を使ってナンバーズを予想してみる。 統計学の基礎的な知識を学ぶ。 データマイニングも含む。 ナンバーズの予想に使えないかもしれないけどおもしろそうな予想方法も勉強してみる。 統計解析のソフトウェアは Python と関連ライブラリ ( pandas や SciPy library ) を使用します。 エクセル や Google スプレッドシート 、 R もありますけど個人
Pandasでデータ集計をする際に最低限覚えておきたいメソッド - Qiita
from sklearn import datasets import pandas as pd from collections import OrderedDict iris = datasets.load_iris() df = pd.concat([pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names),pd.DataFrame(iris.target,columns=["species"])],axis=1)
pandas入門 DataFrame 基本統計量の算出 | Python学習講座
行数、要素数 行数（レコード数） 行数を出力する場合はlen関数を使用します。また、sizeメソッドを使用すると要素数を取得することができます。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 10], [2, 20], [3, 30]], columns=['col1', 'col2']) # col1 col2 # 0 1 10 # 1 2 20 # 2 3 30 len(df) # 3 上のサンプルでは2列3行のDataFrameの行の長さをlenで取得しています。 要素数 sizeプロパティで要素数を取得することができます。 # 上のサンプル続き df.size # 6 DataFrameのメソッドを使用して、列ごとの基本統計量を取得することができます。 平均、最大最小、標準偏差、分散など df.count() 要素数 # col1 3 # c
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