2020/3/19 ざっくりPython速習

1. © やさしいPythonラボ
データ解析 ハンズオン
7
速習３
データの扱い方(変数、リスト構造）
速習１
18:40-19:10
19:10-20:00
20:00-21:00
データ処理技術(条件分岐、繰り返し、ライブラリ)
速習２
タイムスケジュール

2. © やさしいPythonラボ
Pythonを使う環境を整える
Google Colaboratoryとは
Jupyter Notebookをオンラインで利用できるツール
ブラウザとインターネットがあれば機械学習もできる
チーム内での共有が簡単（しかも全て無料）
8

3. © やさしいPythonラボ
データ解析 ハンズオン
9
速習３
データの扱い方(変数、リスト構造）
速習１
データ処理技術(条件分岐、繰り返し、ライブラリ)
速習２
Python速習講座

4. © やさしいPythonラボ
Python速習講座
スタート
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5. © やさしいPythonラボ
データの扱い方
11
変数・データ型
四則演算
リスト型
速習１

6. © やさしいPythonラボ
2019
[データ]
[変数名]
y
データを保存する箱のイメージ
変数にはデータを格納をすることができる。
格納されたデータは、別の変数にコピーすることも
できる。
変数名は自由に命名することができる。
変数とは？
2019
y z
2019
y
z
2019
12
データを取り出してもそのデータは消えない！
コピーするイメージ！

7. © やさしいPythonラボ
データ型
int 型
2019
str 型
Toshiki
float 型
0.123
[種類]
[データ]
[変数名] y f s1
文字列
str 型
整数
int 型
浮動
小数点数
float 型
数字 文字
str 型
１
S2
13
※文字列には「 」を付ける

8. © やさしいPythonラボ
print関数
print関数は、データを出力する処理をしてくれます。(画面に表示)
関数とは…処理の集合、実行する(呼び出す)事で処理が行われる。
使い方：print(出力したいデータ)
文字列 abc を出力
計算結果を出力
14

9. © やさしいPythonラボ
四則演算
15
Pythonを使った基本的な計算方法を学習します。
基本的には四則演算（＋、ー、✖、➗）
その他演算（ //、％、**）

10. © やさしいPythonラボ
複数のデータを一つの変数で表すことができる
16
listA
index(要素番号)
2 53 7
0 1 2 3
11
4
リスト型

11. © やさしいPythonラボ
演習問題
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１ 変数 height に身長、変数 weight に体重の値を入力し、変数bmiにBMIを計算
した結果を格納しましょう。
𝐵𝑀𝐼＝体重(𝑘𝑔) ÷ 身長(𝑚) × 身長 (𝑚)
２ 要素数二つのリスト型を作成し、その合計値をappendで要素追加してください。

12. © やさしいPythonラボ
データ解析 ハンズオン
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速習３
データの扱い方(変数、リスト構造）
速習１
データ処理技術(条件分岐、繰り返し、ライブラリ)
速習２
Pythonの基礎講座 速習２

13. © やさしいPythonラボ
プログラムの基礎
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条件分岐
繰り返し
ライブラリ
速習2

14. © やさしいPythonラボ
条件によって処理を変える
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Netflixを見るジョギングする
条件：今日の天気は晴れ？
Pythonを勉強する
一日の行動を決めるif文
if文 (条件分岐)
条件がTrue(真)なのかFalse(偽)なのかを判定し、判定結果によって処理を変える
Yes No

15. © やさしいPythonラボ
if文の記述
21
※インデント□を忘れずに。tabを押した
らインデントができます。
if (条件式):
条件を満たす場合の処理
else:
条件を満たさない場合の処理
意味 比較演算子
等しい ==
等しく無い !=
より小さい <
以下 <=
より大きい >
以上 >=
右辺に対して左辺が…
条件
条件を満たす場合
条件を満たさない場合

16. © やさしいPythonラボ
条件に条件を加える
22
２重構造
条件を満たす場合
条件を満たさない場合

17. © やさしいPythonラボ
for: ある処理をx回繰り返す
23
for (セットするメモリ) in (読み込むデータセット):
繰り返したい処理１
繰り返したい処理２
・・・
数字を順番にセットしたい場合は…
→range関数を使う！
1 32 4
s
1
…

18. © やさしいPythonラボ
演習問題
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1. 1から50までの和を計算して出力してください
2. 1から30までの整数で,３の倍数のみ表示してください。
(条件分岐との複合問題)

19. © やさしいPythonラボ25
ライブラリ
プログラムを書く上で便利な関数(道具)が用意されている
ライブラリの使い方は覚える必要はなく、使い方はネットで調べる
それぞれの関数の公式の使い方がネット上にのっている！
import ライブラリ名
from ライブラリ名 import 関数名
プログラム↓↓
書き⽅

20. © やさしいPythonラボ
pandasとは、データ成形や統計量の表示などの機能を提供するライブラリです。
データ分析では、データの前処理が全ての作業の7割を占めると言われています。
Pandasにはデータの前処理を効率的に行えるような処理が充実しており、
Pythonで機械学習を扱う時はとても有効なライブラリといえます。
26
pandas
Pandas
import pandas as pd # pdと略することが多いです
hoge_list = [[1,2,3],[4,5,6]]
pd.DataFrame(hoge_list)
書き⽅

21. © やさしいPythonラボ
実際に機械学習をする際に前処理で行う手法をベースに紹介していきます。
1. データの概要確認
データの大きさや各列の項目など、全体を見渡します。
2. データの抽出
表形式のデータから必要な部分を抽出します。
3. 欠損値の処理
欠損値(入力されていない項目)は確認しましょう。
27
Pandasの使用例

22. © やさしいPythonラボ
Matplotlib
28
matplotlibはpythonのグラフ描画ライブラリです。データやモデルの評価・チームへの進
や結果の報告にグラフ・図は必須と言えるでしょう。またデータを可視化する事で新たに
データの特徴を掴める事もあります。matplotlibならpythonで行ったデータ分析をそのまま
の環境で可視化する事ができます。
matplotlib
書き⽅
from matplotlib import pyplot as plt
hoge_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 直線の描画
plt.figure()
plt.plot(hoge_list)
plt.show()

23. © やさしいPythonラボ29
図の説明をベースにpythonでの実装例を紹介していきます。
1. ヒストグラム
データの分布を表す図です。データのばらつきや偏りを可視化できます。
2. 散布図
データの散布を表す図です。データ間の相関関係を表現するのに用いられます。
Matplotlibの使用例

24. © やさしいPythonラボ
機械学習を使う３つのステップ
機械学習モデル
の構築
（予測、推薦）
モデルの
性能評価
性能が基準値以上！
性能が基準値未満
最も重要！使うデータの種類、
データ量、データの整形方法で
性能が変わってくる！
30
データの前処理
（選択、整形）
ビジネス展開

25. © やさしいPythonラボ31
データ成形ライブラリ
pandas
データの可視化ライブラリ
matplotlib
機械学習モデル
の構築
（予測、推薦）
データの前処理
（選択、整形）
モデルの
性能評価
性能が基準値未満
機械学習を使う３つのステップ

26. © やさしいPythonラボ
まとめ
32
本日の内容
プログラミングの基礎
次はハンズオンで実際に予測モデルの作成を行いましょう。
今回の趣旨
データ分析・予測モデル作成に必要なエッセンスの紹介

27. © やさしいPythonラボ
データ分析ハンズオン
スタート
33

28. © やさしいPythonラボ
データ解析 ハンズオン
Pythonの基礎講座 速習3
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速習３
データの扱い方(変数、リスト構造）
速習１
データ処理技術(条件分岐、繰り返し、ライブラリ)
速習２

29. © やさしいPythonラボ
ハンズオン
保険会社の顧客データを用いて、データ分析を実践
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機械学習モデル
の構築
（予測、推薦）
モデルの
性能評価
データの前処理
（選択、整形）