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①pd.get_dummies(df["Embarked"])がTrue/Falseになる場合pd.get_dummies(df["Embarked"], dtype=np.int8)②Seabornの色分けが反映されない場合sns.countplot(data=df, x="Sex", palette="Set1")
大学入学までの数か月でデータサイエンスを学んでみようと考えている高校生です。非常に楽しみにしていました！！ありがとうございます。
ありがとうございます！高校生ですか！素晴らしいですね！！頑張っていきましょう！！！
データサイエンスの流れが理解できました。これだけの内容を詰め込んだ動画を作るにどれだけの労力がかかっているか、、、本当にありがとうございます
ありがとうございます！また復習で見てください☺️
自分用カテゴリ変数：45:18データセット作成（評価用、学習用データ）：51:12モデル作成：55:53
ありがとうございます＾＾！
はやたすさんの動画のおかげで基礎学習の繰り返しから脱却出来ました。ありがとうございます✨
お！良かったです！ありがとうございます＾＾！
47:25 pd.get_dummies で False, True が返ってくるのはバージョンによるものみたいです。以下のように、dtype="uint8" を追加することで 0, 1 が返り値として表示されます。pd.get_dummies(df4["Embarked"], dtype="uint8")
データサイエンスの流れを全く理解しないまま、pandasの100本ノックを終え、課題を与えられたのですが、何をして良いのか全くわからず完全にお手上げ状態でいましたが、この動画を見て、全体的な流れと今の立ち位置を理解することができ、やることが明確になりました。まだまだ始めたばかりですが、この動画以外もわかりやすくて、楽しみながら学習できています！いつもありがとうございます！新しい動画も楽しみにしています！
良いですね！頑張っていきましょう👍
動画ありがとうございます。メモ25日 34:3527日 41:04
こちらこそありがとうございます＾＾
実務でデータサイエンス、データ分析を活用するのにおすすめの本紹介動画気になります！
ありがとうございます！！
とても良い動画でした！！
ありがとうございます...！！
勉強になる動画ありがとうございます。乗船した港のワンホットエンコーディングの部分が変換できません。なぜだか教えてほしいです。Google Colabでやっています。
コード見ないと分かりません（ ; ; ）
@@hayatasuuu コードはpd.get_dummies(df4['Embarked']) です。エラーにはならないのですが、0と1 にならず TrueとFalse のままになってしまいます。
@@hayatasuuu コードは pd.get_dummies(df4['Embarked']) です。エラーにはならないのですが、結果が0と1にならず、TrueとFalseのままです
@@hayatasuuu コードは pd.get_dummies(df4['Embarked']) です。エラーにはならないのですが、０と１にならず、TureとFalseのままです。
@@hayatasuuu pd.get_dummies(df4['Embarked']) です。結果はTrueとFalseのままです
Google コラボを使用していますがグラフが色分けされません。コードは問題なく実行されます。はやたすさんの動画は大変参考になります。おすすめの本も購入して取り組んでいます。独学なので時間はかかりますが、データサイエンティストになって現職に活かしていきたいと思ってます。
Embarked以外に性別についてもTrue,Falseになるので、以下のコードで対策できました。 (50:40あたりです)df6["Sex"] = pd.get_dummies(df6["Sex"], dtype=np.int8, drop_first=True)
数年前に機械学習は一度挫折したのですが、この動画は本当に分かりやすかったです！ありがとうございます！！！
おお！良かったです！ありがとうございます！！
ありがたいです🎉
質問ですが、スクレイピングは最近自動化できるツールも多くなって案件も少なくなってきているように思います。はやたすさんはどのように思いますか？
んー、そんなに変わらない印象ですね！
2023-2024年の年末年始の帰省中の車の中で一通り聴いてみました。流れが分かって大変勉強になりました。ただ、この範囲の仕事は将来AIが自動でやってくれてしまうような気がしました(^^;
ありがとうございます！
全て動画に習って進めました。ありがとうございます。途中のx_tr,x_vaなどなどから何言ってるのかわからなくなりました。最後見終わった後に理解することができなかったところから見たら結構わかりました。この場合は、ここで完璧にやるのではなく、次のステップに進んで早い段階で実務に近い経験をしていくって形で大丈夫ですか？
ですね！どんどん先に進んでしまいましょう☺️
Python基礎動画とこれの後はKaggleで実戦でしょうか？
基礎学習で書籍を1,2冊挟んでkaggle実践が良いと思います！！
Seabornの色分けが出来ないのですがどのようにすれば良いでしょうか
Google Colabで実行しましょう！！
@@hayatasuuuGoogle Colabでやっているのに色分けが出来ないのは何故でしょうか？
@@hayatasuuu @mocapink いつも参考にさせていただいております。私もSeabornの色分けが出来ませんでした。実行環境はGoogle Colabです。countplotにhueパラメータを追加して解決しました。コードは下記の通りです。plt.figure(figsize=(6, 4))sns.countplot(data=df, x="Sex", hue="Sex") plt.show()
16:29
おすすめの本教えてほしいです
別動画でおすすめの本7冊紹介しております👍
わかりやすい動画ありがとうございます。pd.get_dummies(df4['Embarked']) を実行すると、1,0ではなくTrue, Falseの値が表示されるのですが意味合いは同じなので問題ないのでしょうか？
固定コメントに対策書きました！
①pd.get_dummies(df["Embarked"])がTrue/Falseになる場合
pd.get_dummies(df["Embarked"], dtype=np.int8)
②Seabornの色分けが反映されない場合
sns.countplot(data=df, x="Sex", palette="Set1")
大学入学までの数か月でデータサイエンスを学んでみようと考えている高校生です。非常に楽しみにしていました！！ありがとうございます。
ありがとうございます！
高校生ですか！素晴らしいですね！！頑張っていきましょう！！！
データサイエンスの流れが理解できました。
これだけの内容を詰め込んだ動画を作るにどれだけの労力がかかっているか、、、
本当にありがとうございます
ありがとうございます！また復習で見てください☺️
自分用
カテゴリ変数：45:18
データセット作成（評価用、学習用データ）：51:12
モデル作成：55:53
ありがとうございます＾＾！
はやたすさんの動画のおかげで基礎学習の繰り返しから脱却出来ました。ありがとうございます✨
お！良かったです！ありがとうございます＾＾！
47:25
pd.get_dummies で False, True が返ってくるのはバージョンによるものみたいです。
以下のように、dtype="uint8" を追加することで 0, 1 が返り値として表示されます。
pd.get_dummies(df4["Embarked"], dtype="uint8")
データサイエンスの流れを全く理解しないまま、pandasの100本ノックを終え、
課題を与えられたのですが、何をして良いのか全くわからず完全にお手上げ状態でいましたが、
この動画を見て、全体的な流れと今の立ち位置を理解することができ、やることが明確になりました。
まだまだ始めたばかりですが、この動画以外もわかりやすくて、楽しみながら学習できています！
いつもありがとうございます！新しい動画も楽しみにしています！
良いですね！頑張っていきましょう👍
動画ありがとうございます。
メモ
25日 34:35
27日 41:04
こちらこそありがとうございます＾＾
実務でデータサイエンス、データ分析を活用するのにおすすめの本紹介動画気になります！
ありがとうございます！！
とても良い動画でした！！
ありがとうございます...！！
勉強になる動画ありがとうございます。乗船した港のワンホットエンコーディングの部分が変換できません。なぜだか教えてほしいです。Google Colabでやっています。
コード見ないと分かりません（ ; ; ）
@@hayatasuuu コードは
pd.get_dummies(df4['Embarked']) です。
エラーにはならないのですが、0と1 にならず TrueとFalse のままになってしまいます。
@@hayatasuuu コードは pd.get_dummies(df4['Embarked']) です。
エラーにはならないのですが、結果が0と1にならず、TrueとFalseのままです
@@hayatasuuu コードは pd.get_dummies(df4['Embarked']) です。
エラーにはならないのですが、０と１にならず、TureとFalseのままです。
@@hayatasuuu pd.get_dummies(df4['Embarked']) です。結果はTrueとFalseのままです
Google コラボを使用していますがグラフが色分けされません。
コードは問題なく実行されます。
はやたすさんの動画は大変参考になります。
おすすめの本も購入して取り組んでいます。
独学なので時間はかかりますが、データサイエンティストになって現職に活かしていきたいと思ってます。
Embarked以外に性別についてもTrue,Falseになるので、以下のコードで対策できました。 (50:40あたりです)
df6["Sex"] = pd.get_dummies(df6["Sex"], dtype=np.int8, drop_first=True)
数年前に機械学習は一度挫折したのですが、この動画は本当に分かりやすかったです！ありがとうございます！！！
おお！良かったです！
ありがとうございます！！
ありがたいです🎉
ありがとうございます＾＾！
質問ですが、スクレイピングは最近自動化できるツールも多くなって案件も少なくなってきているように思います。はやたすさんはどのように思いますか？
んー、そんなに変わらない印象ですね！
2023-2024年の年末年始の帰省中の車の中で一通り聴いてみました。流れが分かって大変勉強になりました。
ただ、この範囲の仕事は将来AIが自動でやってくれてしまうような気がしました(^^;
ありがとうございます！
全て動画に習って進めました。ありがとうございます。
途中のx_tr,x_vaなどなどから何言ってるのかわからなくなりました。最後見終わった後に理解することができなかったところから見たら結構わかりました。
この場合は、ここで完璧にやるのではなく、次のステップに進んで早い段階で実務に近い経験をしていくって形で大丈夫ですか？
ですね！どんどん先に進んでしまいましょう☺️
Python基礎動画とこれの後はKaggleで実戦でしょうか？
基礎学習で書籍を1,2冊挟んでkaggle実践が良いと思います！！
Seabornの色分けが出来ないのですがどのようにすれば良いでしょうか
Google Colabで実行しましょう！！
@@hayatasuuuGoogle Colabでやっているのに色分けが出来ないのは何故でしょうか？
@@hayatasuuu @mocapink
いつも参考にさせていただいております。
私もSeabornの色分けが出来ませんでした。
実行環境はGoogle Colabです。
countplotにhueパラメータを追加して解決しました。
コードは下記の通りです。
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.countplot(data=df, x="Sex", hue="Sex")
plt.show()
16:29
おすすめの本教えてほしいです
別動画でおすすめの本7冊紹介しております👍
わかりやすい動画ありがとうございます。
pd.get_dummies(df4['Embarked']) を実行すると、1,0ではなくTrue, Falseの値が表示されるのですが意味合いは同じなので問題ないのでしょうか？
固定コメントに対策書きました！