この記事はKaggleが提供している講座(Corses)の「Intro to Machine Learning」のLesson１について解説します。英語が弱くて機械学習のことよく知らない！！という人向けの記事です。
英語もしくは機械学習のどちらか一方が分かる人にとっては勉強になると思いますので、原著をオススメします。
こちら原著です
英語も機械学習も分かる人には、原著もこの記事も読む必要はないかと思います。
Lesson1へは こちらをクリック
#＜Lesson2＞ データ理解の基礎
###・データ理解のためにPandasを使おう
機械学習によるデータ分析においてまずやることは、データについてよく知ることです。データについての理解を深めたり、データの操作を行うのにPandasというライブラリが便利でよく使われます。Pandasの最も重要な特徴は、データフレームと呼ばれるデータを格納するための入れ物を持っていることです。具体的には以下のような形式です。
１行に１つの住宅のデータが格納されています。１番左の0,1,2,...は住宅のインデックスです。上に書いてあるSuburb(郊外）・Address（住所）・Rooms（部屋の個数）などは、何についてのデータか（特徴量の種類）で、列名とも言ったりします。特徴量というのは、そのデータ（今回ならば住宅）の特徴を数値や文字列で表したものです。
このデータはメルボルンの住宅価格の予測のコンペ にあるデータです。実際に表示させたい人は、ここから飛んでNew Notebookを押してください。
このようにコードを書くと表示されます。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv')
df #df.head()とすると上から５行のみが表示される
次に数値データの統計量を出します。
列名は特徴量の名前で、行名は統計量の名前になっています。統計量について簡単に説明しておきます。
| 1 | 2 |
|---|---|
| count | 欠損データ（NaN）でないデータの個数 |
| mean | データの平均 |
| std | データの分散 |
| min | 最小値 |
| 25% | 小さい方から２５％にあるデータ |
| 50% | 小さい方から５０％にあるデータ（中央値） |
| 75% | 小さい方から７５％にあるデータ |
| max | 最大値 |
以下のようなコードで表示されます。
df.describe()
ちなみにKaggleの講座にはないですが、カテゴリデータの統計量も出せます。
統計量について簡単に説明しておきます。
| 1 | 2 |
|---|---|
| count | 欠損データ（NaN）でないデータの個数 |
| unique | データの種類数（一意なデータの個数） |
| top | 最頻値 |
| freq | 最頻値の出現回数 |
uniqueは例えば、ある列のデータが a, a, c, d, e, e, e ならばデータの種類はa, c, d, e の４種類なので４となります。
以下のように書けば表示されます。
df.describe(exclude='number')
以上がLesson2のデータ理解の基礎となります。次は[Lesson3](https://qiita.com/tshi/items/07e1fa6bed288bf4c3e0 "Lesson3")ですね。頑張っていきましょう！
Lesson3はこちらになります。