ゆうき（ @BASEBALLY15 )です^^
今回は，タイタニック号の事故のデータ分析を行った中で，
「これは便利だ!」と思ったコードをご紹介したいと思います．
どのようなデータを扱っているの?
データ分析を行う際に，このcsvファイルを用いました．
保存する際は，Jupiternotebookと同じディレクトリに保存してください^^
このサイトは，以下のサイトを参考に作成されています．
今回扱うデータは，タイタニックの事故で生存した方や亡くなった方の『年齢』，『性別』，『客室クラス』
など，全12項目を対象に分析を行っていきたいと思います．
Today’s Code
今日のコードはこちらです．
cabin_dframe = cabin_dframe[cabin_dframe.Cabin != "T"]#Tのデータを取り除く具体的に，何をしているのかというと，
このグラフの中から，”T”という不要な値を取り除いています．
実際に，必要なデータは”A”から”G”なので，ここでは”T”は取り除きます．
最終的には，このように”A”から”G”のグラフが完成します．
全コード
ライブラリ
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inlineコード
#csvファイルの読み込み
titanic_dframe = pd.read_csv("train.csv")
#"Cabin"の文字の先頭を抜き出す
levels = []
for level in deck:
levels.append(level[0])
#データフレーム化
cabin_dframe = DataFrame(levels)
#コラムに名前を付ける
cabin_dframe.columns = ["Cabin"]
#実行
cabin_dframe#paletteは文字の色合いを変えることが出来る
sns.countplot("Cabin",data=cabin_dframe,palette="winter_d",order=sorted(set(levels)))
#Tのデータを取り除く
cabin_dframe = cabin_dframe[cabin_dframe.Cabin != "T"]#paletteは文字の色合いを変えることが出来る
sns.countplot("Cabin",data=cabin_dframe,palette="summer_d",order=sorted(set(cabin_dframe["Cabin"])))
終わりに
Pythonには便利なコードがたくさんあります．
データ分析を行うためには，今回のように，便利なコードを知っておくだけでも，
分析の効率が上がると思います．ぜひ，皆さんも使ってみてください^^
それでは・・・