Pythonプログラムによるデータ分析と視覚化

このチュートリアルでは、パンダなどのモジュールを使用したデータ分析と視覚化について学習します。 およびma​​tplotlib Python 。 Pythonは、データ分析に最適です。モジュールをインストールするパンダ およびma​​tplotlib 次のコマンドを使用します。

pip install pandas

pip install matplotlib

インストールプロセスが完了すると、成功メッセージが表示されます。まず、パンダについて学びます その後、 matplotlibが表示されます 。

パンダ

Pandasは、データ分析ツールを提供するPythonのオープンソースライブラリです。 パンダの便利な方法をいくつか見ていきます。 データ分析用。

データフレームの作成

DataFrame を作成するには、複数の行が必要です 。方法を見てみましょう。

例

# importing the pands package
import pandas as pd
# creating rows
hafeez = ['Hafeez', 19]
aslan = ['Aslan', 21]
kareem = ['Kareem', 18]
# pass those Series to the DataFrame
# passing columns as well
data_frame = pd.DataFrame([hafeez, aslan, kareem], columns = ['Name', 'Age'])
# displaying the DataFrame
print(data_frame)

出力

上記のプログラムを実行すると、次の結果が得られます。

Name Age
0 Hafeez 19
1 Aslan 21
2 Kareem 18

パンダを使用したデータのインポート

リンクに移動してCSVをダウンロードします ファイル。 CSVのデータ カンマ（、）で区切られた行になります。 パンダを使用してデータをインポートして使用する方法を見てみましょう 。

例

# importing pandas package
import pandas as pd
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# displaying the first 5 rows using data.head() method
print(data.head())

出力

上記のプログラムを実行すると、次の結果が得られます。

形状変数を使用して、行と列がいくつあるかを見てみましょう。

例

# importing pandas package
import pandas as pd
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# no. of rows and columns
print(data.shape)

出力

上記のプログラムを実行すると、次の結果が得られます。

(29, 16)

describe（）というメソッドがあります NaNを除くさまざまな統計を計算します 。一度見てみましょう。

例

# importing pandas package
import pandas as pd
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# no. of rows and columns
print(data.describe())

出力

上記のプログラムを実行すると、次の結果が得られます。

データプロット

パッケージma​​tplotlibがあります データを使用してグラフを作成します。 matplotlibを使用してさまざまなタイプのグラフを作成する方法を見てみましょう 。

例

# importing the pyplot module to create graphs
import matplotlib.pyplot as plot
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# creating a histogram of Time period
data['Time period'].hist(bins = 10)

出力

上記のプログラムを実行すると、次の結果が得られます。

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x25e363ea8d0>

matplotlib を使用して、さまざまなタイプのグラフを作成できます パッケージ。

結論

チュートリアルについて疑問がある場合は、コメントセクションにその旨を記載してください。