データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
pandasのdescribeで各列の要約統計量（平均、標準偏差など）を取得 | note.nkmk.me
pandas.DataFrameおよびpandas.Seriesのメソッドdescribe()を使うと、各列ごとに平均や標準偏差、最大値、最小値、最頻値などの要約統計量を取得できる。 とりあえずデータの雰囲気をつかむのにとても便利。 pandas.DataFrame.describe — pandas 0.23.0 documentation ここでは以下の内容について説明する。 describe()の基本的な使い方 対象となる型を指定: 引数include, exclude 文字列など数値以外の列を指定 すべての型の列を指定 任意の型を選択・除外 describe()の項目の意味と対応する個別メソッド count: 要素の個数 unique: ユニークな（一意な）値の要素の個数 top: 最頻値（mode） freq: 最頻値の頻度（出現回数） mean: 算術平均 std: 標準偏差
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