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はじめに データ前処理の全体像 配列の生成（np.array, np.zeros, np.random …） 形状の変換（reshape, flatten, ravel） 要素アクセス・集計（スライシング、sum(axis=…)） 結合と積（演算）（ブロードキャスト、concatenate, stack, dot） 1. 配列の生成...

はじめに データ前処理の全体像 データ分析や機械学習の前処理は、下記のような流れで進みます。 データの命名・結合 欠損値の確認と除去 特徴量の加工 教師データの作成 学習データと検証データの分割 1-1. DataFrameの列名を変更する 文法構文 # 列名の...