Numpy の dot() 関数は引数によって「ドット積（内積）」や「行列積」の計算になる

Numpy で dot() 関数を使うと配列同士の「ドット積（内積）」を計算できる．詳しくはドキュメントに載っているけど，dot() 関数は引数 a と b に指定する値（1次元配列／2次元配列）によって挙動が異なる．個人的にわかりにくかったため，具体的に実装しなが…

Pandas で時系列データをグループ化して集計できる「Grouper」

Pandas で groupby() 関数を使うと，データセットをグループ化して集計できる．さらに Grouper オブジェクトと組み合わせると，より高機能なグループ化を実現できる．今回は groupby() 関数と Grouper オブジェクトを組み合わせて「時系列データの集計」を試…

NumPy で「単位行列」を生成できる identity() 関数と eye() 関数の違い

NumPy で「単位行列」を生成するときに identity() 関数と eye() 関数がサポートされている．それぞれの違いを整理するためにドキュメントを読みながら試してみた．今回は Numpy 1.20.2 を前提にする．ドキュメントには (almost) equivalent function と書い…

NumPy で「n次元配列」を「1次元配列」に変換できる ravel() 関数と flatten() 関数の違い

NumPy で「n次元配列」を「1次元配列」に変換するときに ravel() 関数と flatten() 関数がサポートされている．ravel() 関数に関しては，正確には numpy.ravel() 関数と numpy.ndarray.ravel() 関数がある．それぞれの違いを整理するためにドキュメントを読…

Pandas の機能を実践的に学ぶならこの1冊！「Pandas ライブラリ活用入門」を読んだ

個人的に Pandas を使ってデータ分析をする機会が増えてきて，今までの浅い経験ではうまく使いこなせず，Pandas を中心に細かく学び直している．最近 Pandas 関連の記事を多く書いていることにも関連しているし，少し前には Pandas を学べる「Kaggle Courses…

scikit-learn でカテゴリ変数を変換する : OneHotEncoder と LabelEncoder

前回の記事では Pandas の get_dummies() 関数を使って「カテゴリ変数」の変換（One-Hot エンコーディング）を試した． kakakakakku.hatenablog.com Pandas 以外の選択肢として scikit-learn の sklearn.preprocessing モジュールを使うこともできる．今回は…

Pandas の get_dummies() 関数でカテゴリ変数をダミー変数に変換する

Pandas で get_dummies() 関数を使うと「カテゴリ変数」を「ダミー変数」に変換できる．「カテゴリ変数」とは，例えば「血液型」や「職業」など，限られた選択肢の中から選んだ値で，ENUM 型のようなイメージをするとわかりやすい分析業務を前提に考えると A…