人工知能（AI）の開発に重要な役割を果たすのが「データ」だ。注目のプログラミング言語「Python」と開発環境「Visual Studio Code（VSCode）」を使ってデータの加工や分析を行う方法を解説する。
特集
AI時代の必須知識、Pythonデータ分析入門
目次
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VSCodeの拡張機能が役立つ、ごちゃごちゃのPythonコードを整理する必殺技
応用編
データ分析の作業でJupyterを使うと便利な反面、あとで改めて実行し直そうとしたときに、無駄なコードが残ったままで、実行に時間がかかってしまうこともあります。この問題を助けてくれるのがVSCodeのJupyter用拡張機能「Gather」です。
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分析データを見やすく表示する、Pythonならグラフ作成も簡単
ステップ3
ステップ3では、ステップ2で整形したデータを使ってグラフを作成します。都道府県別の出生数のデータで棒グラフを作りましょう。
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分析に必須の前処理、Pythonでデータを整形するには
ステップ2
ステップ2では、Pythonを使ってデータを整形していきます。表の列名（カラム名）を整形したり、数値ではないデータを置き換えたりします。
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分析に悪影響を与えるデータ欠損、VSCodeのフル活用で解決
ステップ1
分析対象のデータには欠損値などが含まれていることが多く、そのままではPythonで読み込んで処理することができません。ステップを踏んでデータを加工しましょう。
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PythonとVSCodeで極める、AI時代に必須のデータ分析
準備編
Microsoftが開発している高機能なコードエディター「Visual Studio Code（VSCode）」とその拡張機能を活用し、データ分析に欠かせない「データ加工」を効率化するテクニックを紹介します。プログラミング言語はPythonを使います。
