SIGNATE お弁当の需要予測-1

SIGNATEのコンペであるお弁当の需要予測をpythonで分析

データは下記から取得できる

https://signate.jp/competitions/24

ライブラリ読み込み

importnumpy as nm
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

seabornの初期化

sns.set_style('whitegrid')

データの読み込み

d_train = pd.read_csv('train-bento.csv')
d_train.index = pd.to_datetime(d_train['datetime'])

データの中身確認

d_train.head()

データ構造の確認

d_train.info()

'
RangeIndex: 207 entries, 0 to 206
Data columns (total 12 columns):
datetime         207 non-null object
y                207 non-null int64
week             207 non-null object
soldout          207 non-null int64
name             207 non-null object
kcal             166 non-null float64
remarks          21 non-null object
event            14 non-null object
payday           10 non-null float64
weather          207 non-null object
precipitation    207 non-null object
temperature      207 non-null float64
dtypes: float64(3), int64(2), object(7)
memory usage: 19.5+ KB

データの件数確認

d_train.shape
'
(207, 12)

基礎統計量

d_train.desribe()