データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
統計: 共分散と相関係数でデータセットの相関を調べる - CUBE SUGAR CONTAINER
まず、二次元の特徴量をもったデータセットがあるときを考えてみよう。 もし、一方の次元の値が高いときに、もう一方も高い傾向があるときは、両者に正の相関があるという。 反対に、一方の次元の値が高いときに、もう一方は低い傾向があるときは、両者に負の相関があるという。 では、それぞれの次元に正または負の相関があるか否かを調べるには、具体的にどうしたら良いのだろうか。 散布図を描いてみる それにはまず、散布図を描いてみるという選択肢がある。 x 軸と y 軸に、それぞれの次元の値をプロットするやり方だ。 このとき、例えば正の相関があるなら、値は次のように左下から右上にかけてプロットされる。 これはつまり x 軸の次元の値が高いときに y 軸の次元の値も高くなることを示す。 反対に、負の相関があるなら、値は次のように左上から右下にかけてプロットされる。 これはつまり x 軸の次元の値が高いときに y
Python でデータ可視化 - カッコいいヒートマップを描こう - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、 表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 Seabornについてと、初歩的な使い方については下記リンクをご覧ください。 ◆pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 http://qiita.com/hik0107/items/3dc541158fceb3156ee0 seabornでは下記のように美しいヒートマップを描くことが出来ます （SeabornのTutorialサイトより抜粋） 見た目にもインパクトがあり、数字があまり得意でない人にもウケがよかったりする
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