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

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、

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）

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

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

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

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

他にも

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～😄👋

Python 2年生 データ分析 ②

Python 2年生データ分析 ②