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。
Recent posts
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...
df_overview スクリプト
データ分析の最初のステップとして、データセットの全体像を短時間で把握するための必須スクリプト df_overview を紹介します。列名・ユニーク数・データ型・欠損数を一覧で確認でき、次に行うべき前処理や分析方針を判断しやすくなるように、初心者がつまずきやすいポイントも丁寧に解説しています。
カテゴリカルデータの個数、構成比率、トータル行を集計、整形する
カテゴリカルデータの個数・構成比率・Total 行を、最小限のコードで一度に集計できる実務向けスクリプトを紹介します。日常の Excel 作業を Python でサクッと再現したい人のために、見やすい表への整形までをシンプルにまとめた How To 記事です。