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EDA、探索的データ分析 - Coggle Diagram

- - - - df.fillna()
    - - 関数を作って検出する
        
        zスコア
        def outlier(ser):
        mean = ser.mean()
        std = ser.std(ddof=0)
        zscore = (ser - mean) /std
        outliers = ser[(zscore < -3) | (zscore > 3)]
        if outliers.shape[0] == 0:
        print('外れ値は検出されませんでした')
        else:
        print(outliers)
        
        outlier(df["columns"])
    - - df.iloc[number,:number?]
  - - - df.plot(kind="box",figsize=(5,7),grid=True)
    - - k, x, y = 'scatter', 'sepal_width', 'sepal_length'　　　　　　　　　 ls = ['Iris-versicolor','Iris-virginica','Iris-setosa'] 　　　　　　　　ax1 = vers.plot(kind=k, x=x, y=y, label=ls[0], color='r', figsize=(10,5)) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　virg.plot(kind=k, x=x, y=y, label=ls[1], color='b', ax=ax1) seto.plot(kind=k, x=x, y=y, label=ls[2], color='g', ax=ax1)　　ax=ax1にすることで同一グラフ内に三つ表示
    - - colors = ['g']50 + ['r']50 + ['b']*50 len(colors) == len(df) pd.plotting.scatter_matrix(df, color=colors, figsize=(10,10))　　colorsに色のリストを格納して、color引数へ指定
    - - df.corr().style.background_gradient(cmap='coolwarm')
        matplotlibのbackground_gradientを使用