演習編

演習編#

いろんなデータセットをpd.DataFrameに直してみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets

import seaborn as sns

wine = datasets.load_wine()

このデータセットをwine_dfというpd.DataFrameに変形して、カラム（特徴）名をデータフレームにつけてください。

また、データフレームの最後の列に、labelというカラム名の列を追加しましょう。

このlabelカラムの要素は、int型ではなく、各ラベルの名前にしてください。

sns.pairplotを使ってデータフレーム内の全特徴を散布図で可視化しましょう。

labelでデータの色を変えるような指定をしてみてください。

すべての特徴に対して共分散行列を出しましょう。

すべての特徴に対して相関行列を出しましょう。

統計量を出してみましょう。

digits = datasets.load_digits()

このデータセットをdigit_dfというpd.DataFrameに変形してください。

また、データフレームの最後の列に、labelというカラム名の列を追加しましょう。

統計量を出してみましょう。
ただしこのとき、labelについては計算しないように、データフレームをスライスしてから計算して下さい。