2019年3月5日スポンサーリンクpandas-profilingのインストール方法と使い方を解説します。機械学習をやっていると避けて通れないのが基礎集計ですが、pandas-profilignを使えば一瞬です。データがどうなっているのかを確認し、適切な処理を加える必要があります。やるのが、統計量、ヒストグラム、出現回数を整理するんですが割と面倒臭いです。従来のpandasでの基礎集計とpandas-profilingの違いを説明します。出現回数pandas_profilngpandas_profilingをインストールするpipを使うcondaを使うpandas_profilingで基礎集計をしてみる従来の方法(pandasで頑張る)従来だと、hist()やvalue_counts()、describe()を使っています。pandas次に、pandasをインポートして、tsvファイルを読み込みます。pandasのimportサンプルデータとしてtsvをgistに公開しているのでgistからダウンロードします。pd.read_table('nogizaka.tsv')ヒストグラムhistdf.hist()統計量df.describe()出現回数value_countsは、1列ずつやらないといけない。数字並べられてもわからないので結局グラフ化することになる。int64なにが、これまでの方法だと辛いかというとグラフが汚くなってしまう。多くなってくると見辛い。pd.read_table('train.tsv')pdp.ProfileReport(df)残念ながら、出力をすべて画像形式などダウンロードすることはできませんでした。グラフは個別に画像で保存することができます。きれいなレポートが出てきてますね。MEtaiコンサルタントから2018年にエンジニアに転向。年収400万円のサラリーマンエンジニアから、半年で月収100万円を稼ぐエンジニアになった。機械学習、フロント、サーバサイドなど幅広く活動中。【投資対効果で算出】プログラミングスクールは高いのか。フリーランスエンジニアtaiコンサルタントから2018年にエンジニアに転向。年収400万円のサラリーマンエンジニアから、半年で月収100万円を稼ぐエンジニアになりました。