EDA解析後所定のフォルダに図を保存する

前回の記事では
クラス変数を利用し csvデータを読み込む
outputフォルダを作成する

方法でoutputフォルダを作成しました

前回の記事の続きです
outputにpre_dataフォルダ作成 makedirs で深い階層まで作成します

#outputにpre_dataフォルダ作成 makedirs で深い階層まで作成できる
def make_pre_data():
    data_dir_out="./output/pre_data"
    if not os.path.exists(data_dir_out):
        os.makedirs(data_dir_out)
        print("make_pre_data_new")
    return data_dir_out
data_dir_pre_out=make_pre_data()

EDA解析結果を入れれる　フォルダを作成できました

EDA解析も実施していこうと思います
EDA_Analysis解析を実施する関数を作成しました

def EDA_Analysis(indexNames):
    #outputにEDA_dataフォルダ作成 makedirs で深い階層まで作成できる
    data_dir_out="./output/EDA_data"
    if not os.path.exists(data_dir_out):
        os.makedirs(data_dir_out)
        print("make_new")
    #EDA解析
    data=indexNames
    # pandas "D_h"のカラムをグループ化
    class_group = data.groupby("D_h")
    #　カラムが全表示できるようにオプションを指定（notebook）
    pd.options.display.max_columns = None
    #　全クラスの統計量表示
    class_group.describe()
    data.hist(figsize=(20,10))
    #グラフが重ならないようにする
    plt.tight_layout()
    class_group = data.groupby("D_time")
    class_group["target"].hist(alpha=0.7)
    #data_dirフォルダに図の保存
    plt.savefig(data_dir_out+"/class_group.png")
    plt.show()

    # 全てを表示させる
    plt.figure(figsize=(20,10))
    for n, name in enumerate(data.columns.drop("D_time")):
        plt.subplot(4,4,n+1)
        class_group[name].hist(alpha=0.7)
        plt.title(name,fontsize=13,x=0, y=0)
        plt.legend([3,3.5,4,4.5,5])
        #data_dirフォルダに図の保存
    plt.savefig(data_dir_out+"/D_time_hist"+"all"+".png")
    #図をリセット
    plt.figure()

    class_group = data.groupby("D_time")
    class_group["target"].hist(alpha=0.7)
    plt.legend([3,3.5,4,4.5,5])
    #data_dirフォルダに図の保存
    plt.savefig(data_dir_out+"/D_time_hist.png")
    plt.show()
    #図をリセット
    plt.figure()

    df_corr = df_corr = data.corr()
    print(df_corr)
    # ヒートマップを出力
    sns.heatmap(df_corr)
    data2=data.dropna()
    #data_dirフォルダに図の保存
    plt.savefig(data_dir_out+"/heatmap.png")
    plt.show()
EDA_Analysis(merge_data)