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データフレームは2次元のデータ構造であり、データは行と列の形式で表形式で保存されます。 SQLデータテーブルまたはExcelシート表現として視覚化できます。 次のコンストラクターを使用して作成できます- pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy) 「data」、「index」、「columns」、「dtype」、「copy」は必須の値ではありません。 辞書のリストは、データフレームへの入力として渡すことができます。辞書のキーは、デフォルトで列名として使用されます。例を見てみましょう- 例 import pandas as pd my_

データフレームは2次元のデータ構造であり、データは行と列の形式で表形式で保存されます。 SQLデータテーブルまたはExcelシート表現として視覚化できます。次のコンストラクターを使用して作成できます- pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy) 新しい列は、さまざまな方法でデータフレームに追加できます。 最初に一連のデータ構造を形成し、これを追加の列として既存のデータフレームに渡すことによって、新しい列が作成される方法の1つを見てみましょう。 動作中のコードを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data

データフレームは2次元のデータ構造であり、データは行と列の形式で表形式で保存されます。 SQLデータテーブルまたはExcelシート表現として視覚化できます。次のコンストラクターを使用して作成できます- pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy) シリーズの辞書を使用してデータフレームを作成する方法を理解しましょう。 シリーズは、「パンダ」ライブラリに存在する1次元のデータ構造です。 軸ラベルはまとめてインデックスと呼ばれます。 系列構造には、整数、浮動小数点、文字列、Pythonオブジェクトなど、あらゆるタイプのデータを

データフレームは2次元のデータ構造であり、データは行と列の形式で表形式で保存されます。 SQLデータテーブルまたはExcelシート表現として視覚化できます。データフレームの列は、さまざまな方法を使用して削除できます。 削除する必要のある列の名前をパラメーターとして取り、それを削除する「del」演算子が表示されます- 例 import pandas as pd my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']), 'cd' : pd.Seri

データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 Pythonでヒストグラムを表示する例を見てみましょう- 例 import pandas as pd import seaborn as sb from matplotlib import pyplot as plt df = sb.load_dataset('

データフレームは2次元のデータ構造であり、データは行と列の形式で表形式で保存されます。 SQLデータテーブルまたはExcelシート表現として視覚化できます。データフレームの列は、さまざまな方法を使用して削除できます。 削除する必要のある列の名前をパラメーターとして取り、それを削除するpop関数が表示されます。 例 import pandas as pd my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']), 'cd' : pd.Series(

特定の列の合計を取得する必要がある場合があります。ここで「合計」関数を使用できます。 合計を計算する必要がある列は、値として合計関数に渡すことができます。列のインデックスを渡して合計を求めることもできます。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']),'Age':pd.Series([45, 67, 89, 1

データフレームは2次元のデータ構造であり、データは行と列の形式で表形式で保存されます。 SQLデータテーブルまたはExcelシート表現として視覚化できます。 次のコンストラクターを使用して作成できます- pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy) 以前、シリーズデータ構造として新しい列を作成する方法を見ました。これは元のデータフレームにインデックス付けされたため、データフレームに追加されました。 データフレームの既存の列を使用して列を作成する方法を使用してみましょう。これは、既存の列に対して計算を実行し、その結果を新しい列に格納する必要

特定の列の平均値、または数値を含むすべての列の平均値を取得する必要がある場合があります。ここで、mean（）関数を使用できます。 「平均」という用語は、すべての値の合計を求め、それをデータセット内の値の総数で割ることを意味します。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']), 'Age':pd.Series([

データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ（さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される）を共通の形式または統一されたデータセット（データの種類に応じて）に収集するタスクを指します。実際のデータは決して理想的ではないため、データにセルの欠落、エラー、外れ値、列の不一致などが含まれる可能性があります。場合によっては、画像が正しく配置されていないか、鮮明でないか、サイズが非常に大きいことがあります。前処理の目標は、これらの不一致やエラーを取り除くことです。 画像の解像度を取得するには、「shape」という名前の組み込み関数を使用します。画像が読み取られた後、ピクセル値は配列の形式で保存

データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ（さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される）を共通の形式または統一されたデータセット（データの種類に応じて）に収集するタスクを指します。 実際のデータは決して理想的ではないため、データにセルの欠落、エラー、外れ値、列の不一致などが含まれる可能性があります。 場合によっては、画像が正しく配置されていないか、鮮明でないか、サイズが非常に大きいことがあります。前処理の目標は、これらの不一致やエラーを取り除くことです。 画像のピクセルを取得するには、「flatten」という名前の組み込み関数を使用します。画像が読み取られた後、ピクセル値はデ

Scikit-learnは、一般にsklearnとして知られ、機械学習アルゴリズムを実装する目的で使用されるPythonのライブラリです。オープンソースのライブラリであるため、無料でご利用いただけます。このライブラリは、Numpy、SciPy、およびMatplotlibライブラリに基づいて構築されています。 「正方形をマーチング」する方法は、画像の輪郭を見つけるために使用されます。 「skimage」ライブラリの「measure」クラスにある関数「find_contours」が使用されます。この場合、配列に存在する値は線形に補間されます。 このようにして、出力画像の輪郭の精度が大幅に向上し

NumPyは、「数値」「Python」を指します。これは、多次元配列オブジェクトと、配列の処理に役立つ複数のメソッドを含むライブラリです。 NumPyは、アレイに対してさまざまな操作を実行するために使用できます。 SciPy、Matplotlibなどのパッケージと組み合わせて使用​​されます。 NumPy + Matplotlibは、MatLabの代替として理解できます。これはオープンソースパッケージであるため、誰でも使用できます。 NumPyパッケージに含まれる最も重要なオブジェクトは、「ndarray」と呼ばれるn次元配列です。同じタイプのアイテムのコレクションを定義します。 ndarr

デシジョンツリーは、ランダムフォレストアルゴリズムの基本的な構成要素です。これは、機械学習で最も一般的なアルゴリズムの1つと見なされており、分類の目的で使用されます。わかりやすいのでとても人気があります。 決定木によって与えられた決定は、特定の予測が行われた理由を説明するために使用できます。これは、プロセスの内外がユーザーに明確になることを意味します。これらは、バギング、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなどのアンサンブル手法の基盤でもあります。それらはCART、つまり分類および回帰ツリーとしても知られています。二分木（データ構造とアルゴリズムで研究されたもの）として視覚化できます。

場合によっては、本質的に数値である特定の列の平均値を取得する必要があります。ここで「平均」関数を使用できます。 平均を計算する必要のある列にデータフレームのインデックスを付けることができ、ドット演算子を使用して平均関数を呼び出すことができます。 列のインデックスを渡して、平均を見つけることもできます。 mean（）という用語は、すべての値の合計を見つけて、それをデータセット内の値の総数で割ることを意味します。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom

標準偏差は、データセット内の値がどのように分散しているかを示します。また、データセット内の値がデータセット内の列の算術平均からどれだけ離れているかも示します。 場合によっては、本質的に数値である特定の列の標準偏差を取得する必要があります。ここでstd（）関数を使用できます。平均を計算する必要のある列にデータフレームのインデックスを付けることができ、ドット演算子を使用して平均関数を呼び出すことができます。 列のインデックスを渡して、標準偏差を見つけることもできます。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'N

さまざまな関数を使用して、データに関する多くの情報を取得できます。ただし、データに関するすべての情報を取得したい場合は、「説明」機能を使用できます。 この関数は、「カウント」、「平均」、「標準偏差」、25パーセンタイル、50パーセンタイル、75パーセンタイルなどの情報を提供します。 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']), 'Age':pd.Series

データフレームの軸に沿って特定の関数を適用する必要がある場合があります。軸を指定できます。指定しない場合、デフォルトの軸は列単位と見なされ、すべての列が配列と見なされます。 軸が指定されている場合、操作はデータに対して行方向に実行されます。 「適用」関数は、データフレームのドット演算子と組み合わせて使用​​できます。例を見てみましょう- 例 import pandas as pd import numpy as np my_data = {'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]),'value':pd.Series([8.7

データフレームの要素に沿って特定の関数を適用する必要がある場合があります。すべての関数をベクトル化することはできません。ここで、「applymap」機能が登場します。 これは、入力として単一の値を取り、出力として単一の値を返します。 例 import pandas as pd import numpy as np my_df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),columns=['col_1','col_2','col_3', 'col_4', 'col_5']) print(

データの前処理とは、データのクリーンアップ、無効なデータの削除、ノイズ、データを関連する値に置き換えることなどを指します。 これは必ずしもテキストデータを意味するわけではありません。また、画像やビデオ処理の場合もあります。これは、機械学習パイプラインの重要なステップです。 データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ（さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される）を共通の形式または統一されたデータセット（データの種類に応じて）に収集するタスクを指します。 これは、学習アルゴリズムがこのデータセットから学習し、関連する結果を高精度で提供できるようにするために行われます。実際のデータ