「Japan(1) Python」カテゴリーアーカイブ

Part12に引き続き、今回もデータの視覚化・分析編となります。 Part12でBIソフト Google データポータルを使用して視覚化を行いました。 今回はフィルー多機能を使ってより踏み込んだ分析を行ってみようと思いま… 続きを読む »

Part11に引き続き、今回もデータの視覚化・分析編となります。 Part11で宣言したとおりBIソフト Google データポータルを使用して視覚化を行います。 使用経験のあるMicrosoft POWER BIと基本… 続きを読む »

今回からデータの視覚化を行い、それを分析してみようと思います。 Pythonの視覚化の定番はmatplotlib。 matplotlibを使って視覚化を行ってみます。 まずは2020/01/16から2020/05/24ま… 続きを読む »

Part8から引き続き、今回も分析編です。 Part8では日本全国の2020/01/16から2020/05/24時点の累計感染者数の分析を試みましたが、今回はさらに内容を掘り下げて分析してみようと思います。 Part8で… 続きを読む »

Part9から引き続き、今回も分析編です。 Part8・9では日本全国の2020/01/16から2020/05/24時点の累計感染者数の分析を試みましたが、今回は特定の都道府県に絞って分析を試みようと思います。 興味があ… 続きを読む »

いよいよ今回から分析編です。 SIGNATE COVID-19 Case Datasetからプログラムc19j1_df_ver1.0で作成したデータセットc19j1_dfを使って、今の私にできることを行ってみようと思いま… 続きを読む »

今回は完成したプログラムc19j1_df_ver1.0が最新のSIGNATE COVID-19 Case Datasetに対して問題なく動作するかを確認しようと思います。 https://bit.ly/signate_c… 続きを読む »

ようやく前回で前処理を完了しました。 今回はこのデータをcsvファイルに書き込みして完成させようと思います。 と、その前にもう1件気になったことがあるので、そこを先に変更してしまおうと思います。 Confirmedの数字… 続きを読む »

前回に引き続き、今回も日本版(1)のデータの前処理編です。 前回は元データから「Date」「Confirmed」「Location」の３列を持つ47都道府県のデータフレームを作成し、リストに格納しました。 今回は、このリ… 続きを読む »

前回に引き続き、今回も日本版(1)のデータの前処理編です。 前回は、遅ればせながら欠損値の有無を確認。 その存在が確認できたので削除を行いました。 今回は前回で先に述べたとおり、今の私がさらに処理を進められるよう日付・罹… 続きを読む »