Administration)という機関が荷物をチェックします。アメリカだと空港に預けた荷物のチェックインや機内への運搬、TSAによる中身チェックの過程で、荷物が破損しそれに対するクレームが多いみたいです。日本では考えられません。その多数のクレームをまとめたデータが、以下のTSAクレームデータです。Amount)などが書かれています。Full(全額支払い)などがあるようです。このTSAの荷物検査に対する顧客のクレームとまとめたデータがネットにあったので、これを分析してみようと思います。使用するデータとパッケージMacで以下のコマンドを使いエクセルデータをダウンロードします。https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/claims-2014.xls使用するパッケージはpandasとxlrdを使います。xlrdはエクセルデータを扱うためのパッケージです。Anacondaを使用している場合は以下のようにインストールできます。Number')df.info()データの情報を調べるにはinfo()を使用します。KB合計で10列*8855行から構成されており、2つの列のdtypeがdatetime64型、8つの列のdtypeがobject型であることが分かりました。メモリは761KB使用しています。初めの3行を出力するには以下の通りにします。Fulldatetime型を操作するdtypeがdatetime型であれば、時間ごとの集計が可能になります。時間ごとに起きたクレームの件数を表示するには以下のようにします。Electronics351730752Other341828943Baggage/Cases/Purses371924146Baggage/Cases/Purses262016331Baggage/Cases/Purses232110432Baggage/Cases/Purses202210633Baggage/Cases/Purses19236525Baggage/Cases/Purses14dtypeがobjectってどういうこと?8つの列のdtypeがobjectになっていました。Amountなんかは数を表すので、intもしくはfloatじゃないの?って思いますが、そうではないみたいです。最後の行にハイフン(-)という文字列が入っています。pandasでは、int,floatを判別できなかった場合には、”object”としてdtypeを認識するようです。このハイフンを0に変換したらどうなるのでしょうか。float64dtypeがfloat64になりました。小数点を持つデータがこの列のどこかに含まれていたのでintではなくfloatになったようです。これで分析する準備ができました。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。新しい投稿をメールで受け取る【Pandas】空港のクレームデータを分析してみた(その2)インドネシア機関がコモドオオトカゲの違法ディーラーを逮捕RECOMMENDこちらの記事も人気です。2019.7.14【Pandas】プレミアリーグのランキングを分析してみるABOUTこの記事をかいた人のっくんのっくん。理系院卒で大企業に就職。趣味は、読書、プログラミング、英会話、筋トレ、旅行。2020.2.15【脳科学】人はなぜキレるのか調べてみたプロフィールのっくん。理系院卒で大企業に就職。趣味は、読書、プログラミング、英会話、筋トレ、旅行。