Python での探索的データ分析

探索的データ分析 (EDA) は、データセットの主な特性の調査と要約を含むデータ サイエンス ワークフローの重要なステップです。データをよりよく理解し、潜在的な問題を特定し、モデリングと分析の次のステップを計画するのに役立ちます。この記事では、Python プログラミング言語を使用して EDA を実行する方法について説明します。

Python は、その強力なライブラリと使いやすい構文により、データ サイエンスで人気のある言語です。EDA の最も重要なライブラリの 1 つは Pandas です。これは、表形式のデータを操作するための高性能なデータ構造とツールを提供します。Pandas を使用してデータを読み込んで操作し、Matplotlib ライブラリを使用して視覚化します。

まず、必要なライブラリをインポートすることから始めましょう。

パンダを pd としてインポート

matplotlib.pyplot を plt としてインポート

次に、read_csv 関数を使用してデータを Pandas DataFrame にロードできます。

df = pd.read_csv(“データ.csv”)

read_csv 関数は、ラベル付きの行と列を持つ 2 次元データ構造である DataFrame オブジェクトを返します。head メソッドを使用して、データの最初の数行を表示できます。

df.head()

これにより、データのプレビューが表示され、その構造と内容を理解するのに役立ちます。

データを読み込んだ後、いくつかの基本的な統計を計算して調査を開始できます。たとえば、describe メソッドを使用して、各数値列の平均、標準偏差、最小、最大、およびその他の統計を計算できます。

df.describe()

これにより、データの概要をすばやく把握でき、欠損値や外れ値などの潜在的な問題を特定するのに役立ちます。

EDA のもう 1 つの便利なツールは、データの視覚化です。DataFrame オブジェクトの plot メソッドを使用して、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など、さまざまな種類のプロットを作成できます。たとえば、次のコードを使用して、数値列のヒストグラムを作成できます。

df[“column_name”].plot(kind="hist")

これにより、指定された列の値のヒストグラムが作成されます。ビンの数や x 軸の範囲の変更など、プロットをカスタマイズするためのオプションを追加することもできます。

データの視覚化は、生データからはすぐにはわからないデータのパターンと関係を明らかにするのに役立ちます。たとえば、散布図は 2 つの数値列間の関係を示し、ボックス プロットは外れ値の存在を識別するのに役立ちます。

要約すると、探索的データ分析は、データ サイエンス ワークフローの重要なステップであり、データセットを理解して要約するのに役立ちます。Python で Pandas および Matplotlib ライブラリを使用すると、EDA をすばやく簡単に実行してデータを視覚化できます。これは、潜在的な問題を特定し、モデリングと分析の次のステップを計画するのに役立ちます。