Kaggleデータを使用したJupyterノートブックの分析

2024-03-07 19:36 Kaggle データ分析 Jupyterノートブック
  1. データの読み込みとプレビュー: Kaggleから提供されるデータセットをJupyterノートブックに読み込み、最初の数行をプレビューする方法を示します。例えば、Pandasライブラリを使用してCSVファイルを読み込み、head()関数を使って最初の数行を表示します。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('dataset.csv')
preview = data.head()
print(preview)
  1. データのクリーニングと前処理: データセット内の欠損値や異常値を処理する方法を説明します。例えば、欠損値を平均値や中央値で置換する方法や、異常値を除外する方法を示します。PandasやNumPyの関数を使ってこれらの処理を行います。
# 欠損値の置換
data = data.fillna(data.mean())
# 異常値の除外
data = data[(data['column'] > lower_threshold) & (data['column'] < upper_threshold)]
  1. データの可視化: データセットの特徴や関係性を可視化する方法を紹介します。MatplotlibやSeabornなどのライブラリを使用して、折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図などを描画します。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 折れ線グラフ
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.show()
# ヒストグラム
sns.histplot(data['column'])
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('頻度')
plt.show()
# 散布図
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.show()
  1. データの分析とモデリング: データセットを用いて分析や予測モデルの構築を行う方法を解説します。例えば、回帰分析や分類モデルの作成手順を示します。Scikit-learnなどの機械学習ライブラリを活用します。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# データセットを特徴量とターゲットに分割
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 線形回帰モデルの学習と予測
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

これらはKaggleデータを分析するための基本的な手法とコード例の一部です。さらに詳細な解説や他の手法については、Kaggleの公式ドキュメントやデータ分析の参考書籍を参照することをおすすめします。