Pythonで時系列分析の練習(1)モモノキ&ナノネと一緒に時系列分析を学ぼう

Pythonで時系列分析の練習(1)モモノキ&ナノネと一緒に時系列分析を学ぼう

Pythonで時系列分析する手法をモモノキ&ナノネと一緒に学習していきます。

モモノキ&ナノネと一緒にPythonで時系列分析を覚えよう(1)




時系列分析の学習準備

モモノキです。よろしくお願いします。

ナノネです。よろしくお願いします。

さっそくだけど、これから時系列分析の学習を始めるよ。

時系列分析って何ができるの?

時系列分析は過去のデータを解析して、未来のデータを予測できたりするよ。下のグラフは飛行機搭乗者数のデータ。過去の増減変化をPythonで解析して数年先の搭乗者数を予測しているよ。完璧な予測は無理だけど、過去データを統計的に解析することで、変化の規則性など未来予想に役立つ情報が得られるんだよ。

なんか難しそうだけど、デキたらいろいろな予測に応用できそう。
モモノキは時系列分析に詳しいの?

。。。。。。

!?

正直よくわからないよ。でも大丈夫、それっぽい?グラフは描けたし。分からないことはグーグル先生に聞くことにして、Pythonで実際に手を動かしながら一緒に覚えていこう!

まずは、時系列データを便利に取り扱えるライブラリー『Pandas』の使い方を覚えよう。それとグラフを描くのに『Matplotlib』の知識も必要だよ。

PythonコードはJupyter Notebookを使って実行していくよ。実行環境の準備はAnacondaがオススメ。必要なパッケージが一括でインストールできるからお手軽だね。この記事もJupyter NotebookのデータをHTMLコンバートしてそのまま貼りつけているだけ。コード動かしながら記事もかけるのでとても便利。

ANACONDA(外部サイト) https://www.anaconda.com/

Pythonの実行環境を準備して、Jupyter Notebookが起動できたところから始めるね。

最初に必要なライブラリーをインポートしてね。データを便利に取り扱える『Pandas』とグラフ描画用の『Matplotlib』をインポートするよ。名前は慣例的にpandasはpd、matplotlib.pyplotはpltとしてね。他の名前でもいいけど慣例に合わせた方がコードの可読性がいいよ。

In [1]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

あと、次のコードも実行してね。%○○○はマジックコマンドと呼ばれるもので、Jupyter Notebokの便利な機能が利用できるよ。%matlib inlineはJupyter Notebook上でグラフをインライン表示できるようにするコマンド。

In [2]:
%matplotlib inline

下の2行はグラフのデザインなので、お好みで適用してね。

In [3]:
plt.style.use('ggplot') # グラフを少しお洒落に
plt.xkcd() # xkcd風のグラフ(漫画、手書きっぽいデザイン)
Out[3]:
<matplotlib.rc_context at 0xad3ab9ac>

モモノキ、全部準備できよ。次は?

In [4]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')
plt.xkcd()
Out[4]:
<matplotlib.rc_context at 0xad30ff8c>

長くなったので、続きは次回。

データ処理、まだなにもしてないけど。。。





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2 件のコメント :

  1. 有益な記事を、ありがとうございました。
    以下の記事を書く際に、参考にさせて頂きました。
    https://qiita.com/ka201504/items/b66fb18a40db5ced406b

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  2. コメントとリンクの記載ありがとうございます。

    Qittaの記事を拝見いたしました。
    実践的な解析で、大変参考になります。

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