Python in Excelのmatplotlib／seabornで、意思決定に役立つデータの可視化に挑戦
Python in Excel実務入門：Excelデータ分析の新パラダイム 第3回
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前回は、xl()で取り込んだDataFrameのクレンジング・groupby集計・merge結合までを確認しました。数値の一覧のままでは分布や相関、ばらつきは伝わりにくいため、本稿ではmatplotlibとseabornを使い分け、意思決定に効くグラフをセルの中に描く方法を解説します。セルの値やフィルターの変更にグラフが連動する点も、ぜひ体験してください。
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WINGSプロジェクト 西 潤史郎（ニシ ジュンシロウ）
＜ WINGSプロジェクト について＞有限会社 WINGSプロジェクト が運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表 山田...
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山田 祥寛（ヤマダ ヨシヒロ）
静岡県榛原町生まれ。一橋大学経済学部卒業後、NECにてシステム企画業務に携わるが、2003年4月に念願かなってフリーライターに転身。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」代表。主な著書に「独習シリーズ（Java・C#・Python・PHP・Ruby・JSP＆サーブレットなど）」「速習シリーズ（ASP.NET Core・Vue.js・React・TypeScript・ECMAScript、Laravelなど）」「改訂3版JavaScript本格入門」「これからはじめるLaravel実践入門」「はじめてのAndroidアプリ開発 Kotlin編 」他、著書多数。
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