pandas入門 – データの集約
概要 今回は特定のカラムでデータを集約する方法について紹介します。 データを集約することで特定のカラムのデータごとの最大値や平均値などをお求めることができます。 データの集約を行うにはgroupby()を利用します。 特…
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2つのDataFrameを縦に結合 2つのDataFrameを縦に結合するにはpandasのconcat()を利用します 。 A B 0 A0 B0 1 A1 B1 2 A2 B2 A B 3 A3 B3 4 A4 B4…
概要 今回はある条件のデータを抽出し確認する方法を紹介します。 特定の列のみ抽出する 次の例では全体からname列のみを抽出します。 1列を選択した場合、返り値のデータ型はSeries型となります 複数の列を抽出する 続…
概要 今回は、pandasのDataFrameのソート(並び替え)とデータの抽出方法について紹介したいと思います。 データのソート まずはデータのソートについて説明します。データのソートを行うにはsort_valuesを…
概要 データ分析を行う際、表形式でデータを読み込むことによって分析が行いやすくなります。 Pandasを利用することによって簡単にCSVやTSVファイルから簡単にデータをデータフレームとして読み込むことができます。 Pa…
概要 データ分析を行う上で、データの行数や列数、どのようなデータの特性があるかを事前に確認することは非常に重要です。 今回はデータの基本統計量の確認方法について解説したいと思います。 基本統計量とは データの基本的な特徴…
前回まではアヤメのデータセットを利用して、学習・予測を行う流れをご紹介しました。今回はPyTorchのDataset・DataLoaderを用いて、バッチサイズごとにデータの学習を行う流れをご紹介します。 Dataset…
概要 今回はPyTorchを利用したモデルの作成と学習・予測の流れについてご紹介します。アヤメのデータセットを用いて実際にモデルの作成から予測を行います。 ディープラーニングの学習の流れ まずはディープラーニングではどの…
概要 今回はPyTorchにおけるTensor(テンソル)の概要について紹介します。本記事を通して、TensorとはどのようなものかTensorの概要と基本的なTensorの扱い方をお伝えします。 Tensorとは? T…
ディープラーニングとは? ディープラーニング(深層学習)は人間の脳の神経回路(ニューロン)を模した機械学習のモデル(AI)であり、深層ニューラルネットワークとも呼ばれます。画像認識のコンペティションでそれまでの記録を大き…