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代表値を確認する Python

import pandas as pddata={"Age" : ,"SBP" : , "DBP" : }}df=pd.DataFrame(data) 平均値を確認する mean df.mean() 中央値を確認する median df.m...
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データのミスをチェックする Python

欠損値 わざわざ欠損値を入力するときは「None」と指定する pandasは欠損値を「NaN」と返す import pandas as pddata = {"SBP":,"DBP":}idx = dfA = pd.DataFrame(dat...
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解析に必要なデータを取り出す Python

SBPだけのデータフレームを作成する データの入ったデータフレーム(dfA)と空のデータフレーム(dfB)を作り、dfAからSBPの列データを取り出してdfBに追加 import pandas as pddfA = pd.read_csv(...
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データの概要を把握し必要なデータを抽出する Python

データをざっくりと眺める 先頭の5行だけを確認する import pandas as pddf = pd.read_csv("test.csv", index_col=0)df.head() 列名を確認する df.columns インデック...
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表データの作成や読み込み Python

表データの作成 リストから表データを作成する方法 import pandas  as pd data = , , ]df = pd.DataFrame(data) #各列のカラム番号(0.1.2)と各行のインデックス番号(0.1.2.3.4...
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仮説検定

仮説検定の手順 帰無仮説と対立仮説を立てる 検定統計量を求める 棄却域を設定する 帰無仮説が正しいかどうかを検証する この4つのステップで行います。 帰無仮説と対立仮説 帰無仮説→検証したい仮説の逆の仮説("AとBに違いがない") 対立仮説...
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確率

確率の基本 薬Xで下痢の副作用が2人に1人で出現するとしましょう(例えが雑といわないで笑)この場合、下痢の副作用が出る確率は0.5(50%)です。 患者Aに薬Xを投与することを「試行」といいます。 独立試行と反復試行 イメージでお伝えすると...