この記事では、Pythonを使用してデータセットの探索的データ分析（Exploratory Data Analysis、EDA）を行う基本的な手法について詳しく解説します。具体的なコード例、その詳細な解説、および応用例を含めています。
目次
探索的データ分析（EDA）とは
探索的データ分析（EDA）は、主にデータの傾向やパターンを把握し、そのデータに対する洞察を深めるための手法です。一般には、統計的な手法やデータビジュアライゼーションが活用されます。
EDAの目的
– データの分布を理解する
– 異常値や外れ値を特定する
– データ間の関連性を把握する
PythonでのEDAの基本ステップ
PythonでEDAを行う基本的なステップを以下に示します。
- データの読み込み
- 基本的なデータの特性を把握
- データのクレンジング
- データビジュアライゼーション
データの読み込み
# pandasライブラリを用いてCSVファイルを読み込む
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
基本的なデータの特性を把握
# データの先頭5行を表示
print(data.head())
# データの基本統計量を表示
print(data.describe())
データのクレンジング
# 欠損値を削除
data.dropna(inplace=True)
# 異常値を削除（例：'age'列で100以上は異常値とする）
data = data[data['age'] < 100]
データビジュアライゼーション
# matplotlibを用いてデータを可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data['age'])
plt.show()
応用例
カテゴリデータの処理
# カテゴリデータ（例：'gender'）を数値に変換
data['gender'] = data['gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1})
複数のデータセットを結合
# 別のデータセット（data2.csv）を読み込む
data2 = pd.read_csv("data2.csv")
# 二つのデータセットを結合
merged_data = pd.concat([data, data2])
まとめ
Pythonを用いた探索的データ分析（EDA）は、データの読み込みからビジュアライゼーションまで幅広く活用できます。本記事で紹介した基本的な手法や応用例を参考に、データ分析の精度と効率を向上させてください。
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