Python入門_PyLadiesTokyo2021/08/29

Transcript

1. 大人のためのPython入門 PyLadies Caravan in Tokyo データ分析編
2. ▪自己紹介▪ ▶ PyLadies Caravan STAFF ▶ お仕事は分析屋さん ▶ お酒が好き、あと焼き鳥も好き ▶ 今年の趣味は海と山のダブルコンボ かなん　　@Addition_quince 福岡出身/東京在住
3. ※ 今日やること ※ ▪Pythonってどんな言語？ ▪jupyter notebookを使ってみよう ▪データ分析のことはじめ 　　＋データの読み込み 　　＋データの形式を把握 　　＋要約統計量の算出 　　＋データの可視化
4. はじめようPython de データ分析★
5. Pythonって、どんな言語？ Python とは 汎用プログラミング言語で、その特徴はこんなかんじ。 • オープンソースである • 文法がシンプルであり、コードが少量で済む • Web開発、データ解析(AI)、ゲームといった幅広い分野で使用 • 多彩なライブラリサポートで高度な計算も容易 『 Youtube 』 『 EverNote 』 『 Instagram 』に利用されています。
6. Pythonって、どんな言語？ Python の起源 1991年 オランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム氏によって開発 イギリスの大ヒットコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」からきているとされる。　 グイド・ヴァン・ロッサム (出典「wikipedia」)　 6年以上前の1989年12月、私はクリスマス前後の週の暇つぶしのため「趣味」のプログ ラミングプロジェクトを探していた。オフィスは閉まっているが、自宅にはホームコン ピュータがあるし、他にすることがなかった。私は最近考えていた新しいスクリプト言語 のインタプリタを書くことにした。それは、ABCからの派生であり、Unix/Cハッカーの注 意をひきつけるかもしれないと考えた。ちょっとしたいたずら心から(『空飛ぶモンティ・パ イソン』の熱烈なファンだったというのも理由の1つ)、プロジェクトの仮称をPythonにし た。 — グイド・ヴァンロッサム、「Programming Python」の序文
7. Python特徴①：シンプルな文法！ Python の文法の特徴的な構文ルール「インデント」 • インデントは、行頭に空白を入れて文字を入れて字下げを行う事 • 同じインデントのまとまりを1つのブロックと識別 Def hikaku(x): 　　f x < 10: 　　　　print(‘少ない’) 　　　　else: 　　　　print(‘たくさん’) 1インデントは空白4 つで表されることが 多い
8. Python特徴②：ライブラリが豊富！ ライブラリとは、 多彩な計算やデータ加工を可能とする、モジュール(Pythonプログラ ム)群。 <例> ▶ datetime :日付時間処理 ▶ math :数学計算 ▶ numpy :行列演算 ▶ Pandas :データ加工 ▶ Matplotlib :グラフ描画 ▶ scikit-learn :機械学習 ▶ Chainer :深層学習
9. Pythonのバージョン： ▶ Python2（2系）とPython3（3系） ▶ Python2は既(2020年)にサポート終了 ▶ Python3を使いましょう ▶ 最新バージョンは　Python3.9.6
10. Jupyter Notebookを使って 　　データ分析をやってみよう！
11. （参考）エディタ ▶ 実際にPythonでプログラムを書くときは、エディタと呼ばれるソ フトウェアを使うことが多い ▶ みんな自分の好みのエディタをメインで使っています。 ▶ Visual Studio Code　（ビジュアルスタジオコード） ▶ PyCharm （パイチャーム） ▶ Atom （アトム） ▶ Notepad++ （ノートパッドプラスプラス） ▶ Sublime （サブライム） ▶ Jupyter Notebook （ジュピターノートブック）
12. （参考）エディタ ▶ PyCharm
13. 今回はJupyter Notebookを使用します Jupyter Notebookとは、 ブラウザ形式のテキストエディタ。 ノートブックと呼ばれる形式でプログラムを作成でき、 実行結果を確認しながら作業を進めるためのツールです。 <実行画面> 結果表示 処理記載
14. データ分析で大事なこと データ分析っていうと、 多変量解析とか機械学習とかってすぐやりたくなる でもとても大事なのはデータを理解すること。 そのデータがどんな姿をしているのかを 数値化とグラフ化で泥臭く地道に 解き明かす過程がデータ分析の大半を占めたりする
15. （参考）describe：要約統計量 count ：件数 mean ：平均 std ：標準偏差 min ：最小値 25% ：25%点（第１四分位数） 50% ：50%点（第２四分位数、中央値） 75% ：75%点（第３四分位数） max ：最大値
16. （参考）平均と中央値（50%点） ・平均は少数の外れ値（異常値）に大きな影響を受ける統計量！！ ・平均は全体の中心を表す統計量としてよく利用されるけど、 　外れ値を含んだデータでは、外れ値に影響を受けやすいので 　注意が必要。 ユーザー スマホゲーム月課金額 A 200円 B 50円 C 300円 D 250円 E 600円 F 5,000円 平均　：1,067円 中央値： 275円
17. （参考）パーセンタイル値 10g 50g 180g 85g 200g 800g 1,000g 2,000g 5,000g 重さ 25%値 50%値 75%値 パーセンタイル値とは、データを昇順に並べた時の位置を表します。 ※百分位で位置を表す場合にパーセンタイル値となる。 　データを昇順に並べ等分した時の位置を分位数（quantile）という。 　よく使われるのは4等分する四分位数（quartile）である。 【四分位数】 25%値：全データの25%が入る値　第1四分位点（Q1） 50%値：全データの50%が入る値　第2四分位点（中央値）（Q2） 75%値：全データの75%が入る値　第3四分位点（Q3） 30g 中央値：190.0g／平均値：935.5g
18. （参考）箱ひげ図 Ω 25%の データ 25%の データ 25%の データ 25%の データ 最大値 第3四分位 75%点 中央値 50%点 第1四分位 25%点 最小値
19. 10g 50g 180g 85g 200g 800g 1,000g 2,000g 5,000g 重さ 25% 50% 75% 30g おさらい 代表値 count 10 mean 935.5 std 1,482.2 min 10 25% 50 50% 190 75% 1,000 max 5,000 ヒストグラム 箱ひげ図 min max mean
20. 本日のLET'S TRY
21. sample_data.csv 項目名 数値/カテゴリ 内容 No 数値 通し番号 地方 カテゴリ 8地方名（漢字） chihou カテゴリ 8地方名（アルファベット） 都道府県 カテゴリ 都道府県（漢字） todouhuken カテゴリ 都道府県（アルファベット） area_km2 数値 面積（単位：㎢） population_k 数値 人口（単位：千人） female_k 数値 女性人口（単位：千人） ramen_shop 数値 ラーメン店舗数（単位：軒） sake_l 数値 総アルコール消費量（単位：㍑） sake_l_person 数値 20歳以上1人あたりアルコール消費量（単位：㍑） mcdnald_shop 数値 マクドナルド店舗数（単位：軒） name_sato 数値 苗字が「佐藤」さんの人数（単位：人） source_ml 数値 2人以上の世帯の年間ソース消費量（単位： ml）
22. challenge 問題１： name_satoは、佐藤さんの人数です。その都道府県にどのくらい佐藤さんの 割合が多いのかを確認してみよう。 ※注意：都道府県の人口（population_k）は千人単位です。 問題２： 佐藤さん比率が多ければ多いほど、ラーメン店の数は多くなるのか検証し みよう！ 問題３： 自分の出身（もしくは縁のある）都道府県について、データから得られる知見 を探してみましょう。
23. はじめようPython Life★