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Pythonで時系列分析の練習（1）モモノキ＆ナノネと一緒に時系列分析を学ぼう

Pythonで時系列分析する手法をモモノキ＆ナノネと一緒に学習していきます。

モモノキ＆ナノネと一緒にPythonで時系列分析を覚えよう（1）

時系列分析の学習準備

モモノキです。よろしくお願いします。

ナノネです。よろしくお願いします。

さっそくだけど、これから時系列分析の学習を始めるよ。

時系列分析って何ができるの？

時系列分析は過去のデータを解析して、未来のデータを予測できたりするよ。下のグラフは飛行機搭乗者数のデータ。過去の増減変化をPythonで解析して数年先の搭乗者数を予測しているよ。完璧な予測は無理だけど、過去データを統計的に解析することで、変化の規則性など未来予想に役立つ情報が得られるんだよ。

なんか難しそうだけど、デキたらいろいろな予測に応用できそう。
モモノキは時系列分析に詳しいの？

。。。。。。

！？

正直よくわからないよ。でも大丈夫、それっぽい？グラフは描けたし。分からないことはグーグル先生に聞くことにして、Pythonで実際に手を動かしながら一緒に覚えていこう！

まずは、時系列データを便利に取り扱えるライブラリー『Pandas』の使い方を覚えよう。それとグラフを描くのに『Matplotlib』の知識も必要だよ。

PythonコードはJupyter Notebookを使って実行していくよ。実行環境の準備はAnacondaがオススメ。必要なパッケージが一括でインストールできるからお手軽だね。この記事もJupyter NotebookのデータをHTMLコンバートしてそのまま貼りつけているだけ。コード動かしながら記事もかけるのでとても便利。

ANACONDA（外部サイト） https://www.anaconda.com/

Pythonの実行環境を準備して、Jupyter Notebookが起動できたところから始めるね。

最初に必要なライブラリーをインポートしてね。データを便利に取り扱える『Pandas』とグラフ描画用の『Matplotlib』をインポートするよ。名前は慣例的にpandasはpd、matplotlib.pyplotはpltとしてね。他の名前でもいいけど慣例に合わせた方がコードの可読性がいいよ。

In [1]:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

あと、次のコードも実行してね。%○○○はマジックコマンドと呼ばれるもので、Jupyter Notebokの便利な機能が利用できるよ。%matlib inlineはJupyter Notebook上でグラフをインライン表示できるようにするコマンド。

In [2]:

%matplotlib inline

下の２行はグラフのデザインなので、お好みで適用してね。

In [3]:

plt.style.use('ggplot') # グラフを少しお洒落に
plt.xkcd() # xkcd風のグラフ(漫画、手書きっぽいデザイン)

Out[3]:

<matplotlib.rc_context at 0xad3ab9ac>

モモノキ、全部準備できよ。次は？

In [4]:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')
plt.xkcd()

Out[4]:

<matplotlib.rc_context at 0xad30ff8c>

長くなったので、続きは次回。

データ処理、まだなにもしてないけど。。。

次回 Pythonで時系列分析の練習（2）

〜　モモノキ＆ナノネと学習シリーズ（時系列分析）　〜

• Pythonで時系列分析の練習（1）
• Pythonで時系列分析の練習（2）
• Pythonで時系列分析の練習（3）
• Pythonで時系列分析の練習（4）
• Pythonで時系列分析の練習（5）
• Pythonで時系列分析の練習（6）
• Pythonで時系列分析の練習（7）
• Pythonで時系列分析の練習（8）
• Pythonで時系列分析の練習（9）
• Pythonで時系列分析の練習（10）
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