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8日目:データの収集方法と加工方法

学習教材 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の第5章 学習まとめ 第5章では、データ解析で使用するデータの収集方法と加工方法の基本を学びました。 第5章は、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の試験範囲...
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5~7日目:scikit-learnの基礎学習

学習教材 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の第4章4節のscikit-learn 学習まとめ 第4章3節の「sckit-learn」は56ページありました。 分類や回帰で紹介されているアルゴリズムは、代表的なア...
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4日目:Matplotlibの基礎学習

学習教材 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の第4章3項のMatplotlib 学習まとめ 第4章3項の「Matplotlib」は36ページありました。 matplotlibでグラフを描画する方法は3つあります。 ...
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3日目:pandasの基礎学習

学習教材 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の第4章2項のpandas 学習まとめ 第4章2項の「pandas」は42ページありました。機械学習の要点となるデータの統計情報の確認と、データの前処理となる欠損値処理やOn...
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2日目:Numpyの基礎学習

学習教材 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の第4章1項の「Numpy」 学習まとめ 第4章1項の「Numpy」は42ページありました。Numpyの概要、Numpyを用いたデータの扱い方、Numpyの各機能について学習...
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1日目:基礎知識の取得

学習教材 Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書の第1~3章 学習まとめ 第1~3章までは座学的な要素でした。記載されている情報は「広く浅く」で、Pythonでデータ分析を行う際に最低限知っておくべき情報でした。より深く学ぶた...
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データに欠損値(NaN)が含まれていた場合の対応方法三選

結論 一選.replace関数で欠損値(NaN)を任意の文字に置き換える 二選.dropna関数で欠損値(NaN)が含まれている行を削除する 三選.fillna関数で欠損値(NaN)を任意の文字で穴埋めする 経緯...
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データに欠損(NaN)が含まれているかを確認する方法

結論 pandasのisnull関数を使う isnull().sum()を用いると項目ごとの欠損数の合計を出せる 経緯 機械学習のために用意、取得した学習データに欠損(NaN)があり、精度の低い機械学習モデルしか作れ...
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pandasのread_csvで日本語を含むCSVファイルを使用する時の注意点

結論 日本語を含むcsvファイルを読み込む時は、オプションにencoding='shift_jis'を指定する。 encoding='shit_jis'を指定した際、読み込みエラーとなることがある。 読み込みエラーにな...
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