データセットの結合 pd.concat 縦向き、横向き結合
Pandas の pd.concat を使ったデータフレームの縦結合・横結合をわかりやすく解説。 複数データの統合、行追加・列追加の基本を図解で理解できます。 データ分析で必須の concat の使い方を短時間でマスターしましょう。
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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。
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。
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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...