みなさま、こんばんわ🌜
今日の大阪は日差しの強い真夏日でした♨😅
1 | Python 2年生 データ分析 2日目 |
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本日は『Python 2年生 データ分析』の2日目の学習日でした。
前回に続いて、
- pandas🐼:Pythonのデータ解析ライブラリ
- matplotlib:Pythonのグラフ描画ライブラリ
- seaborn:デザイン性の高いグラフ化ライブラリ
などの外部ライブラリを活用して、Python の勉強を進めていきました。
今回も前回に引き続いて、Jupyter Notebook を使います。
2 | 代表値(平均値・中央値・最頻値) |
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今日は3章の「代表値」から学習を開始しました。
データの見方や、データのばらつき、代表値(平均値・中央値・最頻値)などの基本的な説明からスタートしました。
3章で説明されていたのは、データの基礎中の基礎で、主に中学数学で習う内容です。
本で、基礎から丁寧に説明してくれているので、わかりやすくていいですね😉
3 | グラフ化する |
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続いて4章では、様々なデータをグラフにしてみました。
seaborn は、よりデザイン性の高いグラフを作るための外部ライブラリです。
seaborn という外部ライブラリを利用することで、グラフの見方を表示方法を任意で変更できるようになりました。
4 | フォントでエラーが出る |
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seaborn はフォントを変更できるのですが、フォントのことでわからないことがあったので、ChatGPT に聞いてみました。
テキストのコードの見本では、「ヒラギノ丸ゴシック体(Hiragino Maru Gothic Pro)」というフォントを使うように指定がありましたが、このまま入力するとエラーが出てしまうのです😅
ChatGPT で調べた結果、「ヒラギノ丸ゴシック体」が seaborn に組み込まれていないことがわかりました。
色々試してみた結果、「ヒラギノ丸ゴシック体(Hiragino Maru Gothic Pro)」を「MS Gothic」に変更すれば、うまくいくことがわかりました👌
5 | グラフをわかりやすく調整する |
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データを円グラフで表示してみました。
円グラフは「全体に対する要素の割合がわかるグラフ」で、「すべての要素の値を合計して100%になるデータ」に使います。
わかりやすくするために、グラフのある点を目立たせたりしてみました。
こうして、基準となるべきデータを目立たせると、すごくわかりやすくなりますね😃
6 | エクセルでできることをPythonでやる意味 |
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他にも
- 棒グラフ
- ヒストグラム
- 箱ひげ図
などの様々なグラフを作ってみました。
こういったグラフであれば、いちいち Python で入力しなくても、エクセルに数字だけ入れればすぐに作成できますよね。
じゃあなぜ Python で作成する必要があるのかというと、Python でなら大量のデータを処理できるから です。
数えるほどのデータであればエクセルで手打ちした方が早いですが、大量のデータを扱うとなると、手打ちではとても対応できません。
それに、Python は自分でデータを集めてこれるという機能や、データを複雑に処理できるニューラルネットワークなどの高度な機能も備えています。
こう考えると、Python を学ぶことがいかに素晴らしいかがよくわかりますね😄
今日はここまで❗
最後までお読みいただき、ありがとうございました😄
また来てね~😄👋