Python pandas 欠損値/外れ値/離散化の処理 - StatsFragments
データの前処理にはいくつかの工程がある。書籍「データ分析プロセス」には 欠損など 前処理に必要なデータ特性の考慮とその対処方法が詳しく記載されている。 が、書籍のサンプルは R なので、Python でどうやればよいかよく分からない。同じことを pandas でやりたい。 データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者: 福島真太朗,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る とはいえ、pandas 自身は統計的 / 機械学習的な前処理手法は持っていない。また Python には R と比べると統計的な前処理手法のパッケージは少なく、自分で実装しないと使えない方法も多い。ここではそういった方法は省略し、pandas でできる前処理 / 可視化を中心に書く。 また、方法自体の説明は記載しないので、詳細
Rで解析：カレンダーをヒートマップ！！「openair」パッケージ
本パッケージに収録されている「calendarPlot」コマンドは簡単にカレンダーをヒートマップ化できます。 入手しやすい気温や降水量のデータをカレンダーにプロットしてみるのも面白いかもしれません。 バージョンは2.14。実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。 パッケージのインストール下記コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("openair")実行コマンド詳細はコメント、パッケージヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("openair") ###データ例の作成##### #lubridateパッケージがなければインストール if(!require("lubridate", quietly = TRUE)){ install.packages("lubridate");require
Rで解析：Googleスプレッドシートの操作ができる！「googlesheets」パッケージ
Googleアカウントをお持ちであれば、RからGoogleスプレッドシートの操作ができる「googlesheets」パッケージを紹介します。本パッケージで新規スプレッドシートの作成、ダウンロード、アップロード、削除などが可能です。 スプレッドシートはGoogleドライブに保存されますので、情報共有がラクラクです。 パッケージバージョン0.1.0。R version 3.2.2でコマンドを確認しています。 パッケージのインストール下記、コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("googlesheets")実行コマンドの紹介詳細はコメントまたはパッケージヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("googlesheets") ###準備##### #データ例の作成 TestData <- data.frame(Nam
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