カテゴリ変数の場合: カテゴリ変数の各水準ごとに目的変数の平均値や分布を見て、カテゴリ変数が目的変数に与える影響を評価します。これにより、カテゴリ変数の水準ごとに目的変数がどのように変化するかを理解できます。 具体的なサンプルコードちょうだい
カテゴリ変数の各水準ごとに目的変数の平均値や分布を見るために、Pandasのgroupby関数を使用することができます。以下に、サンプルコードを示します。
python
import pandas as pd # データの読み込み data = pd.read_csv("your_data.csv") # カテゴリ変数と目的変数の列を選択する categorical_column = "your_categorical_column" target_column = "your_target_column" # カテゴリごとの目的変数の平均値を計算する mean_target_by_category = data.groupby(categorical_column)[target_column].mean() # カテゴリごとの目的変数の分布を可視化するなど、必要に応じてさらなる分析を行うこともできます
このコードでは、groupby関数を使用してカテゴリ変数の列に基づいてデータをグループ化し、その後、mean関数を使用して各グループ内の目的変数の平均値を計算しています。これにより、カテゴリ変数の各水準ごとに目的変数の平均値が得られます。必要に応じて、この情報を可視化したり、さらなる分析を行ったりすることができます。