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【Python Coding】pandasを使ってデータサイズを確認&変換

pythonのpandasを使って読み込んだファイルのデータサイズ(KBやMB等)を確認する方法やデータ単位を変換する方法を紹介した記事です。データサイズを確認して自由に変換出来るようにすることは、データサイエンティストにとって「必須のスキル」なので参考にしてみてください。
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【Python Coding】Label Encoding

カテゴリ変数を数値化する前処理方法の一つである「Label Encoding」について解説した記事です。データに「欠損値がない場合」と「欠損値がある場合」とにわけて、その理由とコーディング方法をpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その10)【Heatmap】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回はデータ間の関係を可視化する方法である「ヒートマップ」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その9)【2D KDE Plot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(量的変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「2D KDE plot」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その8)【Categorical Scatterplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「カテゴリカル散布図」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その7)【Scatterplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(量的変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「散布図」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その6)【Violinplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「バイオリンプロット」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その5)【Boxplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ×数値)を対象に可視化する方法である「箱ひげ図」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その4)【Barplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は「カテゴリ変数×量的変数」を対象に可視化する方法である「棒グラフ」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その3)【Density Plot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は1変量データを対象に可視化する方法である「ヒストグラム」の変形版ともいえる「カーネル密度推定」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その2)【Histgram】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は1変量データを対象に可視化する方法である「ヒストグラム」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その1)【Line Charts】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は時系列データを対象に可視化する方法である「折れ線グラフ」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Python Coding】クラスラベルに対するマッピング処理

「モデルを構築するデータの目的変数が数値になっていない場合どうすればいいのか?」といった疑問に答える記事です。簡単な具体例を用いて紹介しているので、非エンジニアの方やデータサイエンスの勉強を始めたばかりの方にオススメです。
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【Python Coding】One-hot Encoding

カテゴリ変数を数値化する方法の一つ「One-hotエンコーディング」をpythonで実装した記事です。簡単な具体例を用いて紹介しているため、非エンジニアの方やこれからデータサイエンスを目指したい方にもオススメです。
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カテゴリ変数を数値化する必要性とオススメ手法を紹介します

「カテゴリ変数を数値化する理由がよくわからない」「カテゴリ変数を数値化する方法がわからない」といった方向けに解説した記事です。非エンジニアの方向けにポイントをシンプルに紹介しているので、参考にしてみてください。
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【量的変数 vs カテゴリ変数】この2つ変数の違いとは?データ分析との関係まで紹介します

統計学やデータサイエンスの勉強で必ず出てくる「量的変数とカテゴリ変数」について解説した記事です。データ分析との関連性まで紹介しているので、これから統計学を勉強したい方やデータサイエンスを学んでみたい方は参考にしてみてください。
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【Python Coding】Numpyの計算処理スピードを検証

「pythonのNumpyを使う理由が今一つわからない」という方向けに、Numpyの計算処理スピードのすごさをコーディングを通じて紹介します。
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【Pandas vs Numpy】この2つのpythonライブラリの違いを解説します

「pythonの勉強を始めたらnumpyとかpandasとかよくわからない言葉が出てきた・・・」と思われた方向けに、numpyとpandasの違いをイメージしやすく解説した記事です。AIやデータサイエンスとの関連性も解説しているので、興味ある方は是非参考にしてみてください。
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【Python Coding】整然データ(Tidy Data)

整然データをpythonで扱えるようにすることを目的として記事です。簡単な具体例を用いて、実際にpythonを用いてコーディングする方法をわかりやすく解説しています。興味のある方は参考にしてみてください。
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整然データ(Tidy Data)とは何か?データ分析に必須の「型」を紹介

「整然データ」という言葉を聞いたことはありますか?データ分析をする際には、pythonのようなコーディング知識も大事ですが、対象となる「データを扱いやすくする」ことも非常に大事になります。今回は、データ分析の強い味方になる「整然データ」という考えを紹介します。
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【Python Coding】混同行列(Confusion Matrix)

「混同行列(Confusion Matrix)についてpythonで実装して理解したい」という向けにJupyter Notebookを用いてコードを紹介した記事となっています。オススメの書籍も紹介しているので、これから機械学習やデータサイエンスを学びたい方も参考にしてみてください。
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混同行列(Confusion Matrix)を「混乱」しないように解説します

「混同行列(Confusion Matrix)って今一つわかりくくて理解出来ない」という方向けに、わかりやすく解説した記事です。具体例を交えて解説しているので、理解を深めたい方は参考にしてみてください。
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【python入門編】環境構築したpythonでコードを書く方法(後編)

「pythonをインストールしたけど、具体的にどうやってコードを書いたらいいかわからない」という方向けに、pythonのコードを書く方法を紹介した記事です。「Jupyter Notebook」の起動方法も説明していますので、興味のある方は参考にしてみてください。
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【python入門編】環境構築してpythonを始める方法を解説(前編)

「pythonに興味があるけど、何から始めていいかよくわからない」といった方向けに、pythonを操作出来るようにするために必要な「環境構築」を説明した記事です。2つの方法を画面キャプチャを用いながら紹介しているので、初めてという方も安心してしてください。
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