今年も はてなスターランキング＆はてな流行語大賞2024 - ゆとりずむ のデータ可視化してみました。 はてなスターランキング2024 図表版 https://codepen.io/knoa/full/PwYJOVr (※ スマホでも見れるけど、パソコンのほうが見やすくて高機能です) ↓前回の記事とまったく同じ内容をコピペ。 「平均スター数(y)」と「合計スター数(x)」と「ブックマーク数(面積)」の3つを使って散布図にしていますが、それぞれ関連する情報でもあるため、それほど「眺め甲斐」のあるものではないかもしれません。本当は、「社会派 - おもしろブコメ比率」のようなデータがあれば、もっとおもしろくなると思います。 また、あくまで元記事にある上位300ユーザーのみを切り出しているので、本来はこのグラフの左のほうにぶわーっとたくさんのブクマカがひしめいていることになります。 対数グラフにな
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
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