sy4310 https://blog.hatena.ne.jp/sy4310/ EurekaMoments https://www.eureka-moments-blog.com/ Python Data Analysis 機械学習のための「前処理」入門作者:足立悠リックテレコムAmazon 目的 データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが 時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、 統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、 毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで こういった前処理の方法をいつでも確認できるように メモしておこうと思います。 目次 目的 目次 日時のデータをdatetime型に変換する 最初の日時からの経過時間を計算する 各データの統計量を計算する 欠損値の確認と補完 経過時間の単位を変換する データフレーム結合する 基準日時からの経過時間を計算する 重複… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.eureka-moments-blog.com%2Fentry%2F2022%2F09%2F13%2F221213" title="時系列データを前処理する際のPython逆引きメモ - EurekaMoments" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://m.media-amazon.com/images/I/41eZ+UBqu6L._SL500_.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2022-09-13 22:12:13 rich https://www.eureka-moments-blog.com/entry/2022/09/13/221213 1.0 100%