TensorFlow入門（１）

AIと呼ばれる部分の成長において、
機械学習からディープラーニングが大きく発展するきっかけにもなった
今回から、GoogleのTensorFlowなどのツールを使ってみます。

このあたりのツールを使うにあたっては、学習のために大量のデータを
取り扱う必要があるため、データを整理する関数等も
色々ありますね。

サンプルで、気象庁から気温のデータを読み込んでみます。
以下からダウンロードができます。
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php

ダウンロードしたCSVファイルは、頭にヘッダーとして、
ダウンロードした日付や列の説明の行がついてます。
そのままだと、データを利用するのに適さないので、
編集することになりますが、Excelなどを使わなくても、
pandasを使えば、簡単に必要データのみを抽出することができます。

CSVからデータ用にファイルを読み込む場合、以下のようになります。

    # CSVから読み込み（日付をインデックスで日付型、ヘッダーの６行を読み飛ばす）
    df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True, 
                             skiprows=6, encoding='shift_jis', header=None)
    # 不要な列を削除
    df = df.drop([2, 3, 5, 6, 8, 9], axis=1)
    # 列名を設定
    df.columns = [
        'avg_temp',    # 平均気温
        'max_temp',    # 最高気温
        'min_temp'     # 最低
    ]
    print(df.head())   # 最初の５行を表示
    return df

これを実行すると、こんなイメージ

ソースだけで簡単に取得することができますね。

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