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August 15, 2020 00:04
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### 1.データ集計・加工・描画 | |
# ライブラリの読み込み | |
from sklearn import datasets | |
import pandas as pd | |
# irisデータの読み込み | |
iris = datasets.load_iris() | |
iris | |
##irisデータの可視化 | |
data_df = pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names) | |
target_df = pd.DataFrame(iris.target).rename(columns={0:'target'}) | |
data_df.head() | |
##data_dfの上部5行が表示 | |
data_df.shape | |
##行列構造が表示される (150,4) | |
target_df.head() | |
##target_dfの上部5行が表示 | |
target_df.shape | |
##行列構造が表示される (150,1) | |
data_df.describe() | |
##統計量がカラムごとに表示される | |
data_df.columns | |
##カラム名が表示される | |
target_df['target'].unique() | |
##目的変数のカテゴリが表示 | |
target_df['target'].value_counts() | |
##カテゴリごとのデータ数を集計 | |
df = pd.concat([target_df,data_df],axis=1) | |
df.head() | |
##目的変数と説明変数を結合して可視化 | |
df.groupby('target')['sepal length (cm)'].mean() | |
##目的変数でグルーピングして説明変数の平均を取る | |
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