【Python】第7章第15回：データ処理を応用したプロジェクト例
本記事では、Pythonを活用したデータ処理プロジェクト例を紹介します。データクレンジングや可視化を通じて、実務的なスキルを身につけましょう。
0. 記事の概要
この記事を読むメリット
- プロジェクトの具体例：データ処理の実践例を学ぶことで、応用力が向上します。
- 業務での即戦力化：分析や報告資料作成のスキルが身につきます。
- 実践的なPython活用法：データクレンジング、可視化、分析を効果的に行えます。
この記事で学べること
- データ処理を応用したプロジェクトの具体例
- データのクレンジングや可視化の手法
- Pythonによる分析結果の共有方法
1. データ処理プロジェクトの概要
1.1 データ処理の重要性
現代のビジネスや研究では、データ処理が重要な役割を果たします。主な利点として以下が挙げられます。
- 意思決定の支援
- パフォーマンス改善の実現
- 効率的な業務プロセスの構築
1.2 プロジェクト例の流れ
データ処理プロジェクトは以下のステップで進行します。
- データ収集
- データクレンジング
- データ分析と可視化
- レポート作成と共有
2. プロジェクト例1: データクレンジングと可視化
2.1 プロジェクトの概要
このプロジェクトでは、不完全なデータセットをクレンジングし、傾向を可視化する方法を学びます。
2.2 コード例: データクレンジング
# 必要なライブラリのインポート
import pandas as pd
# データセットの読み込み
data = pd.DataFrame({
"名前": ["Alice", "Bob", None, "David"],
"年齢": [25, 30, None, 45],
"収入": [50000, 60000, 55000, None]
})
# 不完全データを処理
data_cleaned = data.dropna() # 欠損値を削除
print(data_cleaned)
2.3 コード例: データ可視化
# matplotlibを用いた可視化
import matplotlib.pyplot as plt
# データの棒グラフ表示
plt.bar(data_cleaned["名前"], data_cleaned["収入"])
plt.title("収入の分布")
plt.xlabel("名前")
plt.ylabel("収入")
plt.show()
動作解説
- データクレンジング: 欠損値を削除して、分析可能なデータを作成します。
- 可視化: データの棒グラフを作成し、収入の傾向を視覚化します。
3. プロジェクト例2: 分析結果の共有
3.1 プロジェクトの概要
このプロジェクトでは、分析結果を共有するための方法を学びます。
3.2 コード例: レポートの生成
# レポート生成
with open("report.txt", "w") as file:
file.write("データ分析レポート\\n")
file.write("クレンジング後のデータ:\\n")
file.write(str(data_cleaned))
file.write("\\n可視化は別途提供します。")
動作解説
- レポート作成: テキストファイル形式で分析結果を記録し、共有可能にします。
4. 練習問題
以下の課題に挑戦してみましょう。
- 欠損値を平均値で補完するコードを書いてください。
- データセットをソートし、上位3件を表示してください。
- 可視化を折れ線グラフで実装してください。
5. 練習問題の解答と解説
問1〜3の解答例
# 問1: 平均値で補完
data_filled = data.fillna(data.mean())
print(data_filled)
# 問2: データセットのソート
data_sorted = data_cleaned.sort_values(by="収入", ascending=False)
print(data_sorted.head(3))
# 問3: 折れ線グラフ
plt.plot(data_sorted["名前"], data_sorted["収入"])
plt.title("収入の折れ線グラフ")
plt.xlabel("名前")
plt.ylabel("収入")
plt.show()
6. まとめ
本記事では、Pythonを用いたデータ処理プロジェクトの具体例を紹介しました。これを活用して、実務や学習の現場でデータを効果的に活用してください。