Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
Kaggleのコンペティションで公開されている手法・ソースコードのリンクをまとめてみた Part2 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日は前回の以下のページからだいぶ更新が立ち、Kaggleのコンペ的にも多くの開催がありました。 そこで、新しいページでリンクを纏めてみました。 中にはインタビューやフォーラム、githubなど様々なものが混合しているのはお許し下さい。 nonbiri-tereka.hatenablog.com Prudential Life Insurance Assessment 1st - 1st place solution - Prudential Life Insurance Assessment | Kaggle 2nd - Solution -- 2nd place - Prudential Life Insurance Assessment | Kaggle Homesite Quote Conversion 3rd- Homesite Q
Kaggleのコンペティションで公開されている手法・ソースコードのリンクをまとめてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 日々、Kaggleで勉強しながら、自己研磨しているのですが、 優勝者の手法とか参考になる手法ってなかなか纏まってないと感じたので、探して、見つかった内容をこちらに載せようと思います。 時々、追記して、情報を充実させたいと思います。 West Nile Virus Prediction 2位 diefimov/west_nile_virus_2015 · GitHub Otto Group Product Classification Challenge 1位 1st PLACE - WINNER SOLUTION - Gilberto Titericz & Stanislav Semenov - Otto Group Product Classification Challenge | Kaggle Restaurant Revenue Pr
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