Pythonを使用した探索的データ分析:基本的な手法

データセットの読み込み: データセットをPythonのパンダス（Pandas）ライブラリを使用して読み込みます。以下は一般的なコード例です。

import pandas as pd
# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('データセットのファイルパス.csv')

データセットの概要の確認: データセットの最初の数行やカラムの情報を確認します。これにより、データの構造や欠損値の有無などがわかります。

# 最初の5行を表示
print(df.head())
# カラムの情報を表示
print(df.info())

データの可視化: データの特徴を視覚化することで、傾向やパターンを把握することができます。以下は、MatplotlibとSeabornを使用した基本的な可視化の例です。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# ヒストグラムの表示
plt.hist(df['カラム名'])
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('頻度')
plt.title('ヒストグラム')
plt.show()
# 散布図の表示
plt.scatter(df['カラム1'], df['カラム2'])
plt.xlabel('カラム1')
plt.ylabel('カラム2')
plt.title('散布図')
plt.show()

データの統計的な概要の取得: データセットの統計的な要約や集計を取得します。以下は、パンダスの統計メソッドの例です。

# 数値列の統計的な概要を表示
print(df.describe())
# カテゴリ列の値の頻度を表示
print(df['カテゴリ列'].value_counts())

欠損値の処理: データセット内の欠損値を確認し、適切な方法で処理します。以下は、パンダスの欠損値処理の例です。

# 欠損値の数を確認
print(df.isnull().sum())
# 欠損値を削除
df = df.dropna()
# 欠損値を平均値で補完
df['カラム名'].fillna(df['カラム名'].mean(), inplace=True)