2022年12月22日Pandasのデータ分析で重要なピボットテーブルを使って、データの関係性を可視化していきます。前回は、Pandasを使って、こんなデータを作成しました。以下はとあるq1のスコアを可視化したグラフです。年齢別のq1の平均値が分かりましたが、性別ごとの比較も知りたいですよね。ちなみに以下が、グラフのもととなる表です。前回は、ageだけをソートしましたが、今回はsexのカラムもソートします。前回と方法は同じなので、コードは割愛します。今回は、groupbyの引数に、ageだけでなく、sexを追加します。age_sort.groupby(['age','sex']).q1.mean()結果は以下になりました。今回は、年齢と、性別の2つの軸でデータが整理することができました。続けて、前回同様、q1の名称を、q1_meanに変更しました。これをさらに整理するために、ピボットテーブルを使用します。pivot_tableの実行やり方は以下です。今回は、df3という新しい表を作成しています。'sex')df3実行結果は以下です。※画像の表は途中までです。最後に前回同様、データの可視化をしていきます。df3.plot()結果は以下です。無事に、性別ごとのグラフが表示できました。これを見ると、q1スコアの性別による相関関係の薄さが見てとれます。まとめ今回は、データ分析の肝となるピボットテーブルを初めて実行してみました。覚えておくだけで何かと重宝するテクニックの一つです。【Pandas】set_indexで複数(2つ以上)の列をインデックスに使う|Anacondaでデータ分析この記事を書いた人クリワン節約に励むマーケターです!30歳を機に別職種から、マーケターにキャリアチェンジ。IT企業で専任のマーケターをしています。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。‘SequentialFeatureSelector’の対処法|sklearnのImportError最近のコメント表示できるコメントはありません。