データの内容を確認する。
期間を調べる
d_train['datetime'].min() ' '2013-11-18' d_train['datetime'].max() ' '2014-9-9'
カテゴリデータについて値を確認する
d_train['week'].unique() ' array(['月', '火', '水', '木', '金'], dtype=object) d_train['name'].unique() ' array(['厚切りイカフライ', '手作りヒレカツ', '白身魚唐揚げ野菜あん', '若鶏ピリ辛焼', 'ビッグメンチカツ', '鶏の唐揚', '豚のスタミナ炒め', 'ボローニャ風カツ', 'ハンバーグ', 'タルタルinソーセージカツ', 'マーボ豆腐', '厚揚げ豚生姜炒め', 'クリームチーズ入りメンチ', '鶏のカッシュナッツ炒め', '手作りロースカツ', 'ハンバーグデミソース', d_train['weather'].unique() ' array(['快晴', '曇', '晴れ', '薄曇', '雨', '雪', '雷電'], dtype=object)
連続データについて時系列でプロットする
plt.plot(d_train['y'])
もしくは
d_train['y'].plot()
d_train['temperature'].plot()
データの分布を確認する
売上の分布を調べる
plt.hist(d_train['y'], bins=50)
温度の分布を調べる
plt.hist(d_train['temperature'], bins=50)
曜日別の分布を調べる
plt.hist(d_train['week'])
天気別の分布を確認するplt.hist(d_train['weather'])
