異なる列間で値の一致、不一致を調べる
データフレーム内の異なる列同士の値が一致しているか、不一致かを判定する関数の作り方と適用方法を紹介します。行単位で比較し、新しい列に結果を付与する実務でよく使う処理を、最小限のコードでシンプルにまとめた Reference 記事です。
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クロス集計表とヒートマップでデータセットを理解する
Pandas と Seaborn を使ってクロス集計表とヒートマップを作成し、カテゴリ同士の関係性を視覚的に理解する方法をまとめたリファレンスです。度数分布の確認、クロス集計表の作成、ヒートマップによる可視化、列・行ごとの正規化まで、データの特徴をつかむための基本手順を実例付きで解説しています。
DataFrame, ndarray, list の使い分けについて実用的に考える
データ分析でよく使う DataFrame・ndarray・list の違いと使い分けを、実務目線でわかりやすく整理した How To 記事です。2次元データを扱う際に、それぞれの形式がどんな場面で適しているのかを比較し、用途に応じて変換できるようになることを目的に解説しています。
Python と SPSS® Modeler で XGBoost の特徴量選択を比較する
Python（Scikit-Learn）と SPSS Modeler の XGBoost を比較し、特徴量重要度がほぼ同じ結果になることを示しながら、実務で本当に重要なのはツールの違いではなく「どの特徴量を使うか」を決める前段階の判断であることを解説した記事です。地理的座標のようにドメイン知識で除外すべき特徴量を...
イラレのアピアランスパネルを理解する
Illustrator のアピアランスパネルの仕組みと使い方を、塗り・線・効果の重なりや見た目の変化を GIF 動画つきでわかりやすく解説したページです。オブジェクトの実体を変えずに見た目だけを編集できるアピアランスの特徴や、重なり順・グラフィックスタイル・分割など、デザイン効率を高める基本操作を体系的にまとめて...