1. 100日間のコードPythonプロブートキャンプ2023の79日目では、ノーベル賞データセットを分析し視覚化するために、Plotly、Matplotlib、SeabornといったPythonの主要なライブラリの活用を学んだ。

2. 地理的なデータの表示にChoroplethマップを作成し、Plotlyを用いて棒グラフやサンバーストチャートを開発し、Seabornの`.lmplot()`を使って最適なフィットラインでデータを分析した。

3. ノーベル賞の歴史をデータを通して明らかにし、データを多角的に見ることの重要性を強調し、さらなる学習のためのリソースも提供された。

はじめに

100 Days of Code Python Pro Bootcamp 2023の79日目、私たちは輝かしいノーベル賞のデータセットに焦点を当て、データの可視化と分析を通して魅力的な旅に出ました。この日は、Pythonの最も有名なライブラリのパワーを活用することを目的とした学習と実験が満載でした： Plotly、Matplotlib、Seaborn。

目標と概要

私たちの主なミッションは、ノーベル賞のデータセットを探索し、可視化することでした：

1. データを地理的に表示するチョープレスマップの作成。

2. Plotlyを使用した棒グラフとサンバーストチャートの作成。

3. Seaborn の `.lmplot()` を実装して、ベストフィットの直線でデータを分析します。

4. 様々なデータの可視化を比較して、多角的な視点を得ることができます。

5. Seabornのヒストグラムを統計的な洞察に活用します。

舞台設定

セッションは、アルフレッド・ノーベルの遺産とノーベル賞の意義に関する歴史的な概要から始まりました。ツールキットにはGoogle Colaboratoryノートブックと「nobel_prize_data」という名前の`.csv`ファイルが含まれており、この日のプロジェクトのためにGoogle Driveで事前にセットアップしておく必要があります。

ステップごとの分析

1. データの更新とクリーンアップ：

   • まず Google Colab の Plotly をアップグレードし、Nobel データセットのデータクリーニングに着手しました。この作業では、NaN 値の処理と、効率的な分析のためのデータ型の変換を行いました。

2. Plotlyへの飛び込み：

   • Plotlyに飛び込むには、まず探索の指針となる質問を設定することから始めました。私たちは、男女比較のためのドーナツチャートと、カテゴリー間の賞の分布を分析するための棒グラフを作成しました。

3. Matplotlibによる時間トレンド：

   • MatplotlibとNumPyを利用して、5年間の平均値や歴史的な出来事を示す視覚的なマーカーなど、ノーベル賞受賞の時系列的な傾向を明らかにしました。

4. チョロプス・マッピング：

   • ノーベル賞の世界的な分布を視覚化し、特定の国の優位性を強調するためのチョロプスマップを作成することが重要なタスクでした。

5. 地理的洞察のためのサンバーストチャート：

   • ノーベル賞受賞者の研究拠点を地域別に分析するために、サンバーストチャートを作成しました。

6. ノーベル賞受賞者の年齢パターン：

   • ノーベル賞受賞者の受賞時の年齢を調べた興味深い分析です。この分析では、ヒストグラムや回帰プロットを作成し、年齢の傾向や異なる受賞カテゴリー間のばらつきを観察しました。

課題と解決策

このプロジェクトでは、Pythonコーディングの技術的側面から複雑なデータの解釈に至るまで、いくつかの課題がありました。各問題は詳細な解決策で対処され、多様なデータ可視化のニーズに対応する Python ライブラリの多用途性を示しました。

おわりに

79日目は、Pythonによるデータ可視化のパワーを証明するものでした。このセッションは、Plotly、Matplotlib、Seabornの理解を深めただけでなく、データを通してノーベル賞の歴史という興味深い世界を照らしてくれました。有意義な洞察を引き出すために、データを多角的に見ることの重要性が強調されました。

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