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irisデータセット、titanicデータセットの読み込み、散布図、要約統計量、ヒストグラム(Python, pandas, seaborn を使用)

[image] 金子邦彦研究室: データベース、人工知能(AI)、データサイエンスの融合により不可能を可能にする


前準備

Python のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境のインストール

Windows の場合

  1. Python のインストール

    Python の URL: http://www.python.org/

    インストール手順の詳細は: 別ページで説明している.

  2. pip と setuptools の更新Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール

    コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
    

Ubuntu の場合

システム Python を使用(インストール操作は不要)

  1. pip と setuptools の更新Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール

    次のコマンドを実行.

    sudo apt -yV install python3-dev python3-pip python3-setuptools
    sudo apt -yV install jupyter-qtconsole jupyter-notebook python3-jupyter-client python3-jupyter-console python3-spyder spyder3
    

Python 用 numpy, pandas, seaborn, matplotlib のインストール

Windows の場合

python -m pip install -U numpy pandas seaborn matplotlib

Ubuntu の場合

sudo apt -yV install python3-numpy python3-pandas python3-seaborn python3-matplotlib

irisデータセット, titanic データセットの読み込み

Python プログラムを動かして,結果を見たい.

Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter が便利である. Windows では,スタートメニューの「IDLE (Python ...)」も便利である.

  1. iris, titanic データセットの読み込み
    import pandas as pd
    import seaborn as sns
    
    iris = sns.load_dataset('iris')
    titanic = sns.load_dataset('titanic')
    
    

    [image]
  2. データの確認
    print(iris.head())
    print(titanic.head())
    

    [image]

基本的な情報の表示

print(iris.head())
print(iris.info())
print(iris.shape)
print(iris.ndim)
print(iris.columns)

print(titanic.head())
print(titanic.info())
print(titanic.shape)
print(titanic.ndim)
print(titanic.columns)

[image]

散布図

  1. 読み込んだ iris データセットの表示
    print(iris) 
    

    [image]
  2. iris データセットのうち、1列目と 2列目の表示

    オブジェクト iris には 0, 1, 2, 3, 4列目がある.

    print(iris.iloc[:,1]) 
    print(iris.iloc[:,2]) 
    

    [image]
  3. iris データセットについて、1列目と 2列目の散布図

    plt.style.use('ggplot')」はグラフの書式の設定.「ro」は「赤い丸」という意味.

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.style.use('ggplot')
    plt.plot(iris.iloc[:,1], iris.iloc[:,2], 'ro')
    plt.show()
    

    [image]

各属性の要約統計量(総数、平均、標準偏差、最小、四分位点、中央値、最大)

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')
titanic = sns.load_dataset('titanic')


print(iris.describe())
print(titanic.describe())

[image]

ヒストグラム

plt.style.use('ggplot')
plt.hist(iris.iloc[:,1])
plt.show()

plt.style.use('ggplot')
plt.hist(iris.iloc[:,2])
plt.show()

[image]

2次元ヒストグラム

plt.style.use('ggplot')
plt.hist2d(iris.iloc[:,1], iris.iloc[:,2])
plt.show()

[image]

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問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]