コメントはまだありませんはじめに番外編2では、loto6のデータをPandasを使ってより分析に適した形状に整理した手順をご紹介します。手順は以下になります。当選数字のベクトル表現まずは必要なライブラリをインポートします。pdデータを読み込みます。columns入手できるデータのフォーマットでは、「本数字1〜ボーナス数字」、という項目名で数字が入っています。このままだと、「1が出た時はどうなっていたか?」等の分析がしにくいため、ベクトル表現版を作成します。ベクトル表現の意味が分からない方は、具体的に以下を見ていただけば意味が分かると思います。入れ物のデータフレームを作ります。columnsベクトル表現とは、要するに、ロト6の出目である1〜43の項目をつくり、出ていれば1、出ていなければ0とする、ということです。for文を使って値を埋めていきましょう。ここではもう少し工夫して、「本数字1ならば1、2ならば2・・・ボーナスならば7を入れる」という作業を行います。columnsdfと比較してみると、第1回は2が本数字1なので1、39がボーナス数字なので7、等々、正しく入っていることが確認できました。キャリーオーバー額の1行ずらしdfを見ると分かるように、現状のデータでは「次回のキャリーオーバー額」が入っています。実際に購入口数や当選数と影響があるのは「今回のキャリーオーバー額」ですよね。そこで1行ずらしてこのデータを作りましょう。1行ずれたギャリーオーバー額が出来ています。上記のデータに、さらにスクレイピングで取得した販売実績額を加えましょう。ここまで作ったすべてのデータを結合します。dtype='object')最後に保存して終了です。[9]:df.to_csv("loto6_allData.csv")やはりPandasは便利ですね。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。プロフィール兵庫県在住の30代データサイエンティスト。Pythonを使った機械学習等によるデータ分析や、ウェブアプリ等のシステム開発に取り組んでいます。