このペーパーの目的は、UCI ml データセット カタログ (https://archive.ics.uci.edu/dataset/464/superconductivty+data) 内の超伝導データフレームの EDA (探索的データ分析) ステップの概要を説明することです。
この EDA は、ユーザー入力に基づいて材料の臨界温度と化学組成を予測する大規模プロジェクトの一部です。詳細については、こちら (https://burnt-layer-3b0.notion.site/Product-Specs-a7b5c13b376a415fa9a750d0b7b47f04?pvs=4) をご覧ください。
まず、パンダを使用してデータをロードします。
#importing pandas
import pandas as pd
import os
#loading dataset
superc_df= pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/superconductivty+data (1)/train.csv")
superc_df.head()
number_of_elements mean_atomic_mass wtd_mean_atomic_mass gmean_atomic_mass wtd_gmean_atomic_mass entropy_atomic_mass wtd_entropy_atomic_mass range_atomic_mass wtd_range_atomic_mass std_atomic_mass ... wtd_mean_Valence gmean_Valence wtd_gmean_Valence entropy_Valence wtd_entropy_Valence range_Valence wtd_range_Valence st