科学＆テクノロジー

Pandas を使用した探索的データ分析の主要人物

description() 関数が非常に役立つ理由 これらの指標の多くは Excel でも利用できます。ただし、通常は個別に計算する必要があります。一方、describe() を使用すると、完全な統計分析が一目で得られます。 これにより、特に大規模なデータ セットの場合に多くの時間が節約され、データ構造に関する貴重な洞察がすぐに得られます。 デフォルトでは、describe() は数値列 (int64、float64、datetime64) のみを解析します。 テキスト列とカテゴリ列（オブジェクト） 無視されます。カテゴリ別の列も含めて、すべての列を一度に表示したい場合は、パラメーターを使用します include="すべて": パンダをPDとしてインポートするsales = xl("売上データ[#Alle]"、ヘッダー = True)販売.説明(「すべて」を含む) 結果にはテキスト列も含まれるようになりました。個性的： 異なる値の数 トップ： 最も一般的な値 周波数: 最も一般的な値が発生する頻度あるいは、次のこともできます カテゴリーだけ 画面： パンダをPDとしてインポートするsales = xl("売上データ[#Alle]"、ヘッダー = True)販売.説明(include="オブジェクト") これは、列ごとに追加の value_counts() を呼び出す必要がなく、数値に加えてテキスト フィールドの概要を取得する簡単な方法です。Python を使用したテキストフィールドの探索的データ分析…