機械学習に必須の「きれいなデータ」を用意するために 『現場で使える！pandasデータ前処理入門』発売
CodeZineを運営する翔泳社では、4月20日（月）に『現場で使える！pandasデータ前処理入門』を発売しました。本書では機械学習やデータサイエンスにおいて欠かせない「データ前処理」をPythonのライブラリ「pandas」で行う手法について解説。作業に必要な「きれいなデータ」をできるだけ効率よく用意してしまいましょう。 『現場で使える！pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法 』は、機械学習やデータサイエンスに欠かせない「きれいなデータ」を作る手法を解説した入門書です。 本書では機械学習で人気のPythonを用い、データ前処理においてもはや必須と言われるライブラリ「pandas」の使い方を説明します。データを活用するにしても、収集された生のデータは欠損値や外れ値などが混ざっておりそのままでは利用できません。このデータを前処理していかに利用しやすい形に
pandasで1000万件のデータの前処理を高速にするTips集 - Qiita
はじめに 当社にアルバイトに来ていた人（来春に新卒入社の予定）に「pandasを高速化するための情報は無いですか？」と尋ねられました。 このパッケージの使い方は多数の書籍やWebで体系立った記事で書かれています。 しかし、高速化に関しては体系的な情報源が思いつかなかったので、「実際に書いてみて、1つ1つチューニングするしかないです」としか答えられませんでした。 そこで、この方を始め、来春（2019年4月）にデータアナリストまたはデータサイエンティストになる新卒へ向けて、pandasの高速化に関する私の経験をTips集にしてお伝えしたいと思います。 この記事は今後も内容を充実させるために、Tipsを追加していきます。 この記事を読んだ後にできるようになること pandasでレコード数1000万件のデータでも1分以内で完了する前処理が書けるようになります。 その結果、1日中実行し続けなければな
【厳選】Python実務データ分析でよく使う手法（前処理編） - Qiita
はじめに データ分析実務で頻繁に利用するPythonのデータ分析手法まとめです ここでいう「実務」とは機械学習やソリューション開発ではなく、アドホックなデータ分析や機械学習の適用に向けた検証（いわゆるPoC）を指します 領域によっては頻繁に使う手法は異なるかと思うので、自分と近しい領域のデータ分析をしている方の参考になればと思います 今回は前処理でよく使うコードをまとめましたが、今後、データ集計編とデータ可視化編もまとめてみようと思います Datetime型への変換：pd.to_datetime() pd.read_csvでデータを読み込むと日付がobject型となるので、datetime型へ変換する必要がある 日付データを入れると基本的に自動で年・月・日等を判断して変換してくれる 特殊なフォーマットの際はformat='%Y年%m月%d日 %H時%M分'といった形で指定する（なぜかmとd
B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜前処理編〜 - 下町データサイエンティストの日常
1. 本Part概要 前Partでは「歌詞データの入手」と「前処理の必要性」について話しました。 本Partでは「実際にどのような前処理をしたか」について話していきます。 pira-nino.hatenablog.com 2. 前処理の概要 先に今回行った前処理の流れについて書かせて頂きます。 mecabを用いて「名詞・動詞・形容詞」の抽出 nltk, sklearnの英語のstopwordリストを用いて英語の不用語の削除 あくまでも上記は本データへの前処理の一例であって、絶対的なものではないです。 今回対象とする歌詞データは日本語・英語が混在しているちょっと特殊な文書データとなっております。 そこで、mecabは英単語を全て名詞と判定する性質を用いて、先にmecabで品詞を絞って、後に英語の前処理を施しました*1。 3. mecabを用いた前処理 3.1 mecabとは 簡単にいうと「日
Python3×日本語：自然言語処理の前処理まとめ - Qiita
初めに 方針 ・pandasは、CSVや、Mysql、SQLiteなど様々なデータベースから、取り扱いやすい自身のDataFrameに変換することができる。 ・pandasのDataFrameはscikit-learnとの連携も容易である。 ・自然言語処理を日本語で行う場合、適切に前処理を行わなければ、良い結果をだすことはできない。 今回は自然言語処理における前処理の種類とその威力を参考にさせていただき、 具体的にpandasのDataFrameの形で存在する日本語データの前処理について考えていきます。 ※引用文は記載が無い場合、上記の記事からのものです。 準備と想定 sqlite3からpandasのデータフレームへ変換しています。 import pandas as pd import sqlite3 con = sqlite3.connect("db/development.sqlite
自然言語処理の前処理・素性いろいろ - Debug me
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ﾊﾝｶｸｶﾅ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
