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pandas – diff、pct_change で変化量を計算する方法
pandas の diff で変化量、pct_change で変化率を計算する方法を解説します。 -
pandas – cut、qcut でビン分割を行う方法
pandas の cut、qcut でビン分割を行う方法を解説します。 -
pandas – crosstab を使ってクロス集計表を作成する方法
pandas で crosstab を使ったクロス集計の方法について解説します。 -
pandas – 二項演算、単項演算まとめ
pandas の基本的な関数を整理しました。 -
pandas – apply、applymap、map の使い方
pandas の apply、applymap、map の使い方について解説します。 -
pandas – DataFrame に行を追加する方法
DataFrame 及び Series に値を追加する append、insert、assign について解説します。 -
Python – コードの実行時間を計測する方法
Python の time モジュールは Jupyter Notebook のマジックコマンドで、コードの実行時間を計測する方法について紹介します。 -
pandas – head、tail で DataFrame の一部を表示する方法
DataFrame、Series の先頭、末尾 $n$ 行を抽出する head、tail の使い方について解説します。 デフォルトはいずれも5行ずつとなっています。DataFrame の各列がどのようになっているかを素早く確認したい場合に利用します。 -
Jupyter – .ipynb_checkpoints が作成される場所を変更する方法
Jupyter Notebook / Jupyter Lab を使用した際に、自動生成されるチェックポイント .ipynb_checkpoints が生成される場所を変更する方法を紹介します。 -
統計学 – Python で学ぶ 最尤推定法
最尤推定 (Maximum Likelihood Estimation / MLE) について、Python で動かしながら理解することを目的とした記事になります。 -
機械学習 – カテゴリ変数を整数や one-hot 表現に変数する方法
カテゴリ変数を数値に変換する方法として、順序エンコーディング (Ordinal Encoding) とワンホットエンコーディング (One-hot Encoding) を解説します。 -
PRML – 「1.1 多項式曲線フィッティング」の Python 実装
「パターン認識と機械学習 上 (PRML)」 の「1.1 例: 多項式曲線フィッティング」に記載されている内容を Python で再現したコードになります。 書籍に記載されている説明は省略しているので、PRML と合わせて読むことが前提の記事です。
