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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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[Python]時系列データについて

mgan

総合スコア13

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/09/09 08:29

編集2018/09/10 13:09

わからないこと

こちらの参考サイトを写経しているのですが, 以下のコードの部分で何を計算しているのかが分かりません。
一行目の計算は何となく理解できたのですが, 二行目のコードはさっぱり分かりません。

該当のソースコード

python

1train["pickup_dt"] = (train["pickup_datetime"] - train["pickup_datetime"].min()).dt.total_seconds() 2train["pickup_week_hour"] = train["pickup_weekday"] * 24 + train["hour"]

試したこと

各コラムが何を表しているのかを確認し, 出力結果を見て考えてみました。
一行目のコードは, 最初に人を乗せた日時から各データの日時までの日数ではないか
と思うのですが, どうでしょうか。
二行目のコードも同じく, 色々と考えてみましたがよく分かりませんでした。

お手数おかけしますが, 何卒ご回答の程よろしくお願いいたします。

追記

曜日ごとにプロット
ご回答していただいた内容を理解した後, プロットしてみました。
train["pickup_week_hour"] = train["pickup_weekday"] * 24 + train["hour"]の部分です。

もっと頑張らないといけないなと思いました。

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(1)

Python

1train["pickup_dt"] = (train["pickup_datetime"] - train["pickup_datetime"].min()).dt.total_seconds()

最初に人を乗せた日時から各データの日時までの日数ではないか

と思うのですが, どうでしょうか。

.total_seconds() となっておりますので秒数でしょうね。

ということで、"pickup_datetime"列において、一番最初の日時を基準に各行の日時までの秒数を計算しているのかと思います。

(2)

Python

1train["pickup_week_hour"] = train["pickup_weekday"] * 24 + train["hour"]

こちらは『何曜日の何時に乗客を乗せたか』をあらわしている列かと思います。

weekday は0が"月曜"、1が"火曜"…6が"日曜"をとなりますので、"pickup_datetime"列を月曜日0時を基準として、各行の日時までの時間(1時間単位)を計算しているのかと思います。

投稿2018/09/09 23:33

magichan

総合スコア15898

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mgan

2018/09/10 13:13

ご回答ありがとうございます。 とても分かりやすく, すぐに理解できました。 また機会がございましたら, よろしくお願いいたします。
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