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今回はSeabornのpairplotを利用して相関の概要を見てみる。ただし相関を見るためにはデータのクレンジングが必要。 まずはnullデータのヒートマップを確認してみる。 sns.heatmap( …

Seabornを利用してデータをビジュアル化してみる。 まずは売り上げの分布図から sns.distplot(d_train[‘y’], kde=False, rug=False, bins=50) …

values.reshape(-1, 1)が必要。

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’ …

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 importnu …