‫なるほど｡
‫お帰りなさい｡
‫さて､ 前回のビデオでは､ PANDASの系列とデータフレームにおけるさまざまなデータ型､ データフレームにおけるいくつかの系列の作成､
‫データのインポート､ そしてデータのエクスポートについて説明しました｡
‫では､ pandasでデータを記述するさまざまな方法について見ていきましょう｡
‫そこで､ ここで少し見出しをつけることにします｡
‫そのために､ マークダウンを見たことがなければ､ マークダウンを入力することを忘れないでください｡
‫ちょっと調べてみてください｡
‫しかし､ 見出しを作成するには､ 2つの小さなハッシュタグを行うことができますし､ これはすべてプレスエスケープとmシフトエンターになります｡
‫これで､ 記述されたデータをきれいに見出し形式にすることができました｡
‫これは､ Jupyterノートブックを分割するのに最適な方法です｡
‫だから､ コミュニケーション的なんです｡
‫なるほど｡
‫関数の呼び出し方に
‫pandasのデータフレームをCSV化するには､ ドット表記を押せばよいことは､ すでにこちらの例で見ています｡
‫だから､ タブにすると表示されるかもしれない｡
‫これでよしとしよう｡
‫少し時間がかかったので､ 焦ってタブを何度も押してしまいました｡
‫ここで実行可能ないくつかの関数が表示されますが､ ここにはたくさんの関数があることを忘れないでください｡
‫ですから､ 最初のうちは､ これらをすべて丸暗記しようとは考えないでください｡
‫今､ 行っている数少ないものを使うことに集中し､ あとは知識を積み重ねていけばいいのです｡
‫そこで､ まず最初に､ データフレーム内のデータ型をどのように記述するかについて見ていきます｡
‫D型で入力することで実現できますので､ 関数の後に括弧があるものとないものがあることにお気づきでしょう｡
‫こちらはブラケットオーバーはありません｡
‫この2つの違いは､ これが属性であることです｡
‫ここで､ 自動車販売のような機能に対して､ 属性を入力するわけです｡
‫Vを見ることは､ 機能である｡
‫属性と関数の違いは､ この関数が何らかの処理を行うのに対し､ 属性であるデタイプは､
‫自動車販売データフレームに関するメタ情報を格納するだけであることです｡
‫つまり､ ここで覚えておきたいのは､ 属性と関数の違いの2点です｡
‫この行は実行したくないのでコメントアウトしておきますが､ D型を確認したいのです｡
‫では､ そうしましょう｡
‫シフトエンターを押す｡
‫これで､ 自動車販売データフレームのカラムに関するいくつかの情報を得ることができます｡
‫そこで､ コラムを作ることになるのですが､ ここまで表示させてみましょう｡
‫車種､ 色､ 走行距離､ 価格､ これが私たちのコラムの名前です｡
‫つまり､ Makeカラムはオブジェクト､ colorはオブジェクト､ odometerはint､ doorsはinteger､
‫priceはオブジェクトの型ということになります｡
‫そのデータフレームの車の販売列を使って､ 他にできることをいくつか見てみましょう｡
‫さて､ これは機能なのか属性なのか｡
‫括弧がないので､ 属性ですね｡
‫これは､ カラムの名前をリストとして返すので､ 車のカラムと車の販売カラムを等しくすることができます｡
‫シフトエンターを押す｡
‫そして､ これでカラム名がリストとして保存されました｡
‫つまり､ このリストに対して何らかの操作を行い､ それを後でデータフレームの操作に利用することができるのです｡
‫しかし､ これはデータフレームから主要な2種類の属性にアクセスする方法に過ぎません｡
‫別のものを見てみましょう｡
‫インデックスについてはどうでしょうか｡
‫そこで､ 車のカラムのインデックスを見に行く｡
‫Ohには属性インデックスがない｡
‫あ､ 車欄で打ち込んだからか｡
‫自動車販売データフレームが欲しい｡
‫これでよしとしよう｡
‫美しい｡
‫つまりこれは､ ここにデータフレームを表示しましょう､ ということです｡
‫カーセールスでは､ 指数の範囲は0から始まって10で止まると言うつもりです｡
‫ステップは1つ｡
‫だから､ ゼロワン､ ツー､ スリー｡
‫なるほど､ それなら納得です｡
‫さて､ ここまででデータフレームのいくつかの属性について見てきました｡
‫それでは､ 呼び出すことのできる機能のいくつかを見てみましょう｡
‫関数と属性の主な違いは､ 一方には括弧がないこと､ 属性には括弧がないこと､ そして関数は何らかの操作を実行するものであることを覚えておいてください｡
‫そこで､ 最初に見ていただくのは､ describeです｡
‫今すぐ
‫これでよしとしよう｡
‫スクライバーが行うのは､ 数値列に関する統計的な情報を提供することです｡
‫なぜここで価格が上がらないのか､ お気づきでしょうか？
‫数値列です｡
‫そこで､ オドメーターを用意しました｡
‫つまり､ 10カラムがカウントされているのです｡
‫メインは78,601円です｡
‫つまり､ オドメーターとは､ 車が何キロ走ったかもしれないかということです｡
‫そして､ 数えるべき扉の数は10枚｡
‫つまり､ ドアを1列とした10列の列があるということです｡
‫そして､ 標準偏差の主なものは､ 0. 471405.
‫ここにはパーセンタイルがあり､ 最小値と最大値があります｡
‫しかし､ 価格はない｡
‫さて､ ここまで戻ってくると､ オドメーターは整数値で､ ドアも整数値ですが､ 価格はオブジェクトであることがわかります｡
‫さて､ それはそれで面白い｡
‫うーん｡
‫たぶん､ CSVからインポートしたときに､ このセルとこのセルとで書式が違っているのだと思います｡
‫ご安心ください｡
‫その様子は､ 今後の動画でご紹介します｡
‫しかし､ 注意しなければならないのは､ describeは数値の列に対してのみ機能するということです｡
‫では､ 別のものを見てみましょう｡
‫私たちが欲しいのは､ 情報､ 販売情報かもしれません｡
‫そして今､ 忘れてはならないのが､ こうした記述の機能です｡
‫また､ 新しいデータセットを探索する最初の段階で､ いくつかの属性が実行されるかもしれません｡
‫ということですね｡
‫ここでは車の販売をしていると仮定して､ infoやdescribeなどの関数を実行し､
‫データの探索と情報の取得を開始したいと思います｡
‫それで､ これは何をもたらすのでしょうか？
‫見てみよう｡
‫レンジインデックス､ 0～9の10エントリ｡
‫今のインフォは､ なんとなく｡
‫デイタイムと組み合わせたインデックス｡
‫それで､ 覚えておいてほしいのは､ パンダは同じようなことをするのにいろいろなやり方があるということです｡
‫そのため､ ライブラリーを使いこなすうちに､ 自分に合ったパターンを見つけることができます｡
‫ここでは､ あらゆるタイプのデータ分析に使える､ さまざまな便利な関数を幅広く紹介しています｡
‫これでわかることは､ mateの列には10個の非NULLオブジェクトがあり､ 色についても10個の非NULLオブジェクトがあるということです｡
‫他のコラムも同様です｡
‫64には2種類のDタイプがあります｡
‫うん､ 64では意味があるね｡
‫64で､ オブジェクトは3つ｡
‫なるほど｡
‫しかも､ あまりメモリを使っていない｡
‫わかりました｡
‫続けてみよう｡
‫車の販売では､ データフレームに統計解析をかけることができます｡
‫だから車の売上は､ 数値の欄の平均を出すということではないんです｡
‫Priceはオブジェクトであり､ 数値の列ではないので､ ここには表示されないことを忘れないでください｡
‫そして､ 個々のシリーズに意地悪をすることもできます｡
‫そこで､ Car Prices Equals PDシリーズというのを作ろう｡
‫3000.
‫これが車の価格で､ オブジェクト形式ではなく､ 整数形式であることを仮定してみましょう｡
‫そして､ 行くのです｡
‫車の価格というのは､ まあ､ 王子様､ 車の王子様というのが常である｡
‫これでよしとしよう｡
‫つまり､ この3つの数値の平均がここに出てくるということです｡
‫だから､ この大きな値があったからこそ､ 38,583というそこそこ高い値になっているのです｡
‫あれは車だ､ 王子様の車だ｡
‫次に見るのはsumなので､ 車の販売sumを見に行きましょう｡
‫これは､ 異なる列の値をすべて合計することになります｡
‫これは､ メーカー欄の数字と色欄の数字を合計して､ ドミノが何個あるか､
‫ドアが何個あるかということを表しています｡
‫データフレーム全体に対して呼び出すのはあまり意味がありません｡
‫だから､ 1つの列を選択しないように､ 1つの列で行うのかもしれません｡
‫選択ビデオで説明しますが､ ここではデモのために1つの列を選択するようにします｡
‫Doors sumは､ 角括弧の中に列の名前を文字列として入力し､ sumはshift enterを押すというものです｡
‫そして今､ それはここで和を下げることになるのです｡
‫この統計は､ いくつかのバージョンだけでなく､ 平均値､ 中央値など､ さまざまなバージョンを作成することができます｡
‫ですから､ もし練習するのであれば､ いくつかの異なる統計関数を試してみることをお勧めしますし､ PANDASのドキュメントを調べて､
‫さまざまな統計指標を調べることもできます｡
‫異なるカラムに呼び出すことができます｡
‫そして､ 最後にもうひとつ､ データに関する情報を知りたいなら､ フレームは長さです｡
‫例えば､ 200,000行のデータフレームがあり､ 探索的データ解析のために数千行だけ処理したい場合､
‫この方法が考えられます｡
‫現在作業しているデータフレームの長さをLenに渡すことで把握することができ､
‫10行であることがわかります｡
‫もう1度､ 見てみましょう｡
‫美しい｡
‫そして､ それは素敵で正しいことです｡
‫さて､ これでこの説明編は終わりです｡
‫自分でコードを実行する練習をして､ 他に試してみたい機能があるかどうかを確認することができます｡
‫こんな感じで､ 自分でシリーズを作って､ そのシリーズについてどんな統計値が出るか見てみるといいかもしれませんね｡
‫でも､ そんなことより､ 次回の講義で､ データの見方とデータの選び方を変えて見ましょう｡