この記事では、Pythonのライブラリであるpandasを使ってデータのプロファイリングと分析を行う方法について詳しく説明します。具体的なコード例とその解説、応用例を含めています。
目次
はじめに
データ分析の前段階として行われるデータのプロファイリングは非常に重要です。プロファイリングを通じてデータの概要を把握し、後の分析が効率的かつ正確に行えるようにするための準備をします。
基本的なプロファイリング方法
pandasを使用する前に、まず必要なライブラリをインストールします。
# pandasをインストール
pip install pandas
CSVファイルの読み込み
import pandas as pd
# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv("sample.csv")
# 最初の5行を表示
print(df.head())
headメソッドとtailメソッド
`head()`メソッドは、データフレームの先頭から指定した行数（デフォルトは5行）を表示します。逆に`tail()`メソッドは、末尾から表示します。
# 最後の5行を表示
print(df.tail())
基本的な統計量の確認
# 基本的な統計量を表示
print(df.describe())
データのクリーニング
欠損値の処理
# 欠損値を0で埋める
df.fillna(0, inplace=True)
不要なカラムの削除
# 'ID'カラムを削除
df.drop('ID', axis=1, inplace=True)
データの分析
グループ化と集計
# 'Category'でグループ化し、それぞれの合計を計算
grouped = df.groupby('Category').sum()
print(grouped)
応用例
日付データの処理
# 'Date'カラムをdatetime型に変換
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 年と月でデータを集計
df['YearMonth'] = df['Date'].dt.to_period('M')
print(df.groupby('YearMonth').sum())
テキストデータの処理
# 'Comments'カラムのテキスト長を計算して新しいカラムに保存
df['CommentLength'] = df['Comments'].apply(len)
まとめ
この記事では、Pythonでpandasを用いてデータのプロファイリングと基本的な分析方法を紹介しました。データの品質を確認し、不要なデータを削除または修正する処理は、信頼性の高い分析結果を得るために重要です。この記事が皆様のデータ分析作業に役立てば幸いです。
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