EDAプロセス:データの探索と分析の手法

データセットの読み込みと確認: 最初に、使用するデータセットを読み込みます。データの形式や構造を確認し、データのサイズや変数の種類などの基本的な情報を取得します。

import pandas as pd
# データセットの読み込み
df = pd.read_csv('データセットのファイルパス')
# データの確認
print(df.head())  # 最初の数行を表示
print(df.shape)  # データの形状を表示
print(df.info())  # データの情報を表示

欠損値の処理: データセットに欠損値が含まれる場合、これらの欠損値を適切に処理する必要があります。欠損値の数や欠損値のパターンを確認し、適切な方法で欠損値を補完することが重要です。
```
# 欠損値の数を確認
print(df.isnull().sum())
# 欠損値の補完
df = df.fillna(df.mean())  # 平均値で補完する例
```
変数の可視化: データセットの変数の分布や関係性を可視化することで、データの特徴やパターンを把握することができます。
```
import matplotlib.pyplot as plt
# ヒストグラムの作成
plt.hist(df['変数名'], bins=10)
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('頻度')
plt.show()
```

変数間の相関分析: 変数間の相関関係を調べることで、データの特徴やパターンをより深く理解することができます。

# 相関行列の計算
correlation_matrix = df.corr()
# 相関行列のヒートマップ表示
import seaborn as sns
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
plt.show()

外れ値の検出: データセットには時折、異常な値や外れ値が含まれることがあります。外れ値を検出し、適切に処理することで、データの品質を向上させることができます。
```
# 外れ値の検出
from scipy import stats
z_scores = stats.zscore(df['変数名'])
threshold = 3
outliers = np.where(np.abs(z_scores) > threshold)
# 外れ値の処理
df = df.drop(outliers[0])
```

以上がEDAプロセスの一般的な手法とコード例です。これらの手法を使用して、データセットを詳細に分析し、有益な情報を抽出することができます。