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。
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pandas の基本的な関数を整理しました。
pandas の apply、applymap、map の使い方について解説します。
DataFrame 及び Series に値を追加する append、insert、assign について解説します。
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。
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 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。
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。
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。
「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。