pandasとか - らんだむな記憶で折角入れたので使ってみた。
すげー。こういう時代なのか...。もう憑いていけない...。
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv("test.csv") print pd.crosstab(df["サターン/プレステ"], df["性別"])
みたいな感じでさくっとクロス集計できる。
print pd.crosstab(df["サターン/プレステ"], df["性別"], normalize="index")
で正規化すれば割合もさくっと分かる。
男がゲームに平均でどれくらい金をかけるかも、
df = pd.read_csv("test.csv") df2 = df[["性別", "ゲーム購入費"]] print df2.ix[ df2.ix[:, 0] == "男", : ].mean()
みたいな感じでさくっと出る。
散布図でも描くかぁ～も、
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv("test.csv") plt.scatter(df["年齢"], df["ゲーム購入費"]) plt.show()
で瞬殺だ。
相関係数でも見たいぞーってのも
subdf = df[ ["年収", "年齢", "ゲーム購入費", "家賃" ] ] print subdf.corr()
とかで分かってしまう。
回帰分析を行いたい場合は事前に
$ sudo pip install statsmodels
をしとかないと pandas.ols の使用でエラーが出た。
で、
total_income = df["年収"] game_costs = df["ゲーム購入費"] model = pd.ols(x=total_income, y=game_costs, intercept=True) print model plt.plot(total_income, game_costs, 'bo') plt.plot(model.x['x'], model.y_fitted, 'g-') plt.show()
なんかで散布図の上に回帰曲線が描けてしまう！
あぁぁ、何も頭を使わなくてもpythonが全部やっちまう。いつの間にこんな時代になったぁーorz
なんかもう「これデータ集計して分析しといて。よろしくどーぞ」がpythonで瞬殺だから、Excelとかでさくっとできますよ！ってのが市場価値にならなくなってきたなぁ。pythonに仕事奪われそー
