洋食の日記

洋食のことではなく、技術メモを書きます。たまにどうでも良いことも書きます。

Pandasで「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」を勉強する(第4章)

はじめに

マーケティング寄りのデータ分析の知識を補うため、以下の本で勉強を始めた。事例ベースな内容で、とても読みやすい。 Pandasも習得したいので、Pandasに翻訳しながら読み進めている。今回は第4章を勉強した。

ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門

ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門

ちなみに、CSVファイルなどのデータは、本のサポートページ(SBクリエイティブ:ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門)で配布されている。

翻訳したコード

第4章では、クロス集計を扱っている。作業はJupyter Notebook上で行った。Pandasなコードは以下のとおり。

%matplotlib inline # Jupyter Notebookでmatplotlibの図が表示されないときにつけるおまじない
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# データを読み込む。
dau = pd.read_csv('section4-dau.csv')
user_info = pd.read_csv('section4-user_info.csv')

# user_idとapp_nameが同じものをくっつける。
dau_user_info = pd.merge(dau, user_info, on=['user_id', 'app_name'])

# 月次で集計するため、日付を月までにする。
dau_user_info['log_month'] = dau_user_info['log_date'].str.slice(0, 7)

# 性別で集計する。
dau_user_info.pivot_table(index='log_month',columns='gender', values='user_id', aggfunc='count')

 

gender F M
log_month
2013-08 47343 46842
2013-09 38027 38148

 

# 年代で集計する(表は省略)。
dau_user_info.pivot_table(index='log_month',columns='generation', values='user_id', aggfunc='count')

# 性別と年代で集計する(表は省略)。
dau_user_info.pivot_table(index='log_month',columns=['gender', 'generation'], values='user_id', aggfunc='count')

# デバイスで集計する(表は省略)。
dau_user_info.pivot_table(index='log_month',columns='device_type', values='user_id', aggfunc='count')

# 集計結果を可視化する。
dau_user_info.groupby(['log_date', 'device_type'])['app_name'].count().groupby('device_type').plot(legend=True,rot=45)

バイスでわけて、日付ごとのユーザー数を集計し、可視化したものが以下のとおり。 本と同様に、9月になってから、Androidユーザーが少なくなっている。

f:id:yoshoku:20170702213153p:plain

おわりに

pivot_tableで多重なクロス集計もできるので便利。今回も手こずったのは、plotの部分で、x軸のラベルを日付だけにしたかったけど諦め。細かいことは、matplotlib使えば良いんだろうけど、勉強中なので、しばらくはPandasのplotにこだわりたい。