Qiita初投稿です。「とにかく投稿することに意義がある！」というどこかで聞いた言葉を信じて、普段データの可視化分析をする時によく使うコードを備忘録的に書いておこうと思います。

データの取得

csvファイルの形式でデータファイルが保存されている場合が多いので、それを前提とします。

import pandas as pd

path = "./data.csv"

data_df = pd.read_csv(path, engine="python")

データの読み込みは、pandasのread_csvを使用しています。引数engine="python"は、Windows環境では書いておかないとエラーになります。理由はよくわかりません。

データの概要をチェック

読み込んだデータの中身をざっと俯瞰します。

import pandas_profiling as pdp

data_df.info()

pdp.ProfilerReport(data_df)

pandas.info()でデータ型や欠損の有無などを見ます。
また、pandas_profiling.ProfilerReport()を使うと、各変数の最大・最小や平均値、ヒストグラム、相関ヒートマップなどを一気にみることができ、非常に便利です。

散布図行列の出力

各変数の分布をざっとみるために、散布図行列を使います。


import seaborn as sns

sns.pairplot(data=data_df, hue="target", diag_kind="kde", kind="reg")

引数hueでカテゴリ変数のカラム名を指定することで、カテゴリごとに自動で色分けしてくれます。ここでは目的変数で色分けしていることを想定しています。
引数diag_kindを指定すると、対角成分のグラフを変更することができます。kdeはカーネル密度推定(Kernel Density Estimation)です。

線グラフ

時系列データを可視化するときなど。


data_df.plot(figsize=(15,4), title="title")
plt.show()

pandasのplotメソッドをそのまま使ってしまうことがほとんどです。
クラス別に、同じ図に描画するときは、新しいDataFrameを作ってしまいます。


class_list = list(data_df["target"].unique())
plot_df = pd.DataFrame()

for c in class_list:
    tmp = assign_df[data_df["target"] == c].loc[:, "plot_param"]
    tmp = pd.DataFrame(list(tmp), columns=[c])
    plot_df = pd.concat([plot_df, tmp], axis=1)

plot_df.plot()
plt.show()

このコードでは欠損値を考慮していません。

終わりに

記事書くのって難しい。。
改めて自分のコード見直すと色々ダメなところが見えてきて勉強になります。