PythonでExcelデータを読み込み散布図を描画する3つの手法
Pandasによるデータ読み込みの基本
PythonでExcelデータを扱う際、ベースとなるのはpandasライブラリです。まず、以下のコードで対象となるExcelファイルからデータを読み込みます。
import pandas as pd
# Excelファイルの読み込み
raw_data = pd.read_excel("sample_data.xlsx")
# 欠損値の除外（必要に応じて）
clean_df = raw_data.dropna(subset=["x_val", "y_val" ...
8月28日 21:28 投稿
PythonのMatplotlibとSeabornを活用した実戦的なデータ可視化手法
Pythonにおけるデータ解析の要となるライブラリ「Matplotlib」および「Seaborn」を使用し、統計データを効果的に視覚化する手法を解説します。基本的なチャートから、データの傾向を掴むための応用的なグラフまで、具体的な実装コードと共に紹介します。
1. 構成比を可視化する円グラフ（Pie Chart）
データの割合を示す円グラフでは、特定の要素を強調するための「explod ...
8月15日 00:37 投稿
Pythonデータ可視化：Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokehの四つの主要ライブラリと14の実装例
Pythonデータ可視化
Pythonは強力なプログラミング言語であり、データ分析、機械学習、ウェブ開発など幅広い分野で活用されています。特にデータ可視化においても、Pythonのグラフィックライブラリは非常に優れた性能を発揮します。これにより、複雑なデータを視覚的に理解しやすくするための様々な図表を作成することが可能です。
Pythonにおける主要な4つの可視化ライブ ...
6月26日 22:10 投稿
データ可視化の実装手法
基本プロット作成
Matplotlibを用いた基本的なプロット作成手順：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
sine_wave = np.sin(x_values)
cosine_wave = np.cos(x_values)
plt.title("三角関数の比較")
plt.plot(x_values, sine_wave)
plt.plot(x_values, cosine_wave)
plt.show()
棒グラフの作成
縦型・横型棒 ...
6月3日 23:21 投稿
タイタニック号生存者予測のための特徴エンジニアリングとモデル構築
データマイニングの概要
データマイニングの基本的なフローは以下の通りです。
データ読み込みとデータ探索（統計的分析）
データの読み込みと概観
単変量分析：個々の変数がラベルに及ぼす影響
多変量分析：複数の変数がラベルに及ぼす影響
統計的なプロット
相関性分析（特徴量相関性ヒートマップ）
データクリーニングと前処理
欠損値処理
標準化、正規化
特徴エンジ ...
5月31日 20:41 投稿