>=2').head()out[]データの可視化を行う要約統計量やスライシングでデータを確認しただけでは理解が深まりにくいので、ここからはデータの可視化の方法を解説していきます。データの分布を確認するための可視化の手法として、ヒストグラムという方法があります。ヒストグラムは、ある連続した変数についての分布の形を可視化するためのものです。ヒストグラムを確認してみましょう。【データ処理の結果】ヒストグラムヒストグラムは、連続変数の分布を確認する際に有効です。詳しくは以下のサイトを参照にしてください。pandas.DataFrame.histここで間違ったコードの書き方を記載します。df.hist(bins=3)out[]これだと、datasetの中のヒストグラムにできる変数全てがプロットされてしまいます。データを読み直していますが、最初に用いたdatasetで良いかと思います。しますとdatasetの中のヒストグラムにできる変数全てがプロットされてしまいます。dataset[‘Saleprice’]などで列名を絞って.hist()としますと綺麗にヒストグラムが作図できるかと思います。実際に行なってみましょう。df.hist["SalePrice"]out[]しかしこれでもまたもやErrorが出てしまいました。結論としては、「dataset.hist()ではなく、dataset[‘SalePrice’].hist()とする必要があります。」実際に代入してみましょう。dataset['SalePrice'].hist()out[]これでヒストグラムで表すことができました。扱い方を覚えておきましょう。ヒストグラムの見方は、横軸が物件の価格で、高さは該当するデータの頻度です。レコードがある、という事が分かります。散布図は、縦軸と横軸共に連続変数を持ってきて、2つの変数の関係性を理解するためのグラフです。簡単に作る事ができます。参考になりますので参考にどうぞ。'k.')plt.xlabel("LotArea")plt.ylabel("SalePrice")plt.show()out[]この散布図を見ると、LotAreaと価格の間に明らかな相関関係はなさそうですね。【データ処理の結果】棒グラフ次は、グループ集計と棒グラフの組み合わせです。棒グラフは大小や増減を比較する際に有効です。いうメソッドを使用します。キーを指定して集計するのですが、今回は物件のセールの状態を示す「SaleCondition」というカラムをキーにしましょう。言う所のSELECTの中身の様なものです。ここでは価格の平均を計算する事にしています。作成したデータフレームのインデックスを初期化します。関してはpandas.DataFrame.plot.barが参考になるかと。Pandasのgroubyの使い方が参考になります。平均価格が低めで、Partialは高めになっています。このことから横軸は何かしら物件の状態を表していて、価格にも相関関係がありそうです。(Boxplot)複数の変数の分布を比較する際に有効です。datasetの'SaleCondition'ごとに'SalePrice'をboxplotで表示dataset.boxplot(column=['SalePrice'],by='SaleCondition')データ欠損値の確認カリキュラムで利用した野球選手の年俸データは、きれいにしたデータでした。通常の集めたデータは、一部のデータが欠けていることがほとんどです。データに欠損値があると、演算でエラーが起きる場合があります。欠損値の扱いは欠損が発生した原因により異なります。基本的には、精度に影響しないようなデータで埋めます。0、平均値や中央値などです。