演習編2 Pythonの応用
2023年05月19日 カテゴリー：演習編2 Pythonの応用
5.相関係数とヒートマップ
2023年05月19日 カテゴリー：（7）Pythonの応用（3）
回答
同じコードであれば、基本的に何度実行しても結果は同じになるはずなので、
そのようなケースは初めて聞きました。
私の手元でもその現象が発生するのか確認したいため、具体的なコードやスクリーンショットなどをご共有いただけると幸いです。
回答
実は私もその違いを明確には理解してないのですが、おそらくspiecesカラムのデータ型が異なっていたためだと考えられます。
推測ではありますが、初回の実行時はspiecesがカテゴリカル変数だと認識されるデータ型であったのに対し、
2回目の実行時はカテゴリカル変数だと認識されない、別のデータ型として読み込まれていたのではないかと考えています。
4.seaborn
2023年05月19日 カテゴリー：（7）Pythonの応用（3）
3.グラフの詳細設定
2023年05月19日 カテゴリー：（7）Pythonの応用（3）
2.グラフを表示
2023年05月19日 カテゴリー：（7）Pythonの応用（3）
1.matplotlibとは
2023年05月19日 カテゴリー：（7）Pythonの応用（3）
5.欠損値（Nan）
2023年05月19日 カテゴリー：（6）Pythonの応用（2）
回答
NumpyやPandasでは、行に対して操作を行う際はaxis=0を、列に対して操作を行う際はaxis=1を指定します。
これはそういうものだと覚えるしかないです。
そのため、dropna()を使って欠損値を1つでも含む列を削除する際はaxis=1を指定します。
一方、dropna()を使って欠損値を1つでも含む行を削除する際にaxisを指定しなくて良いのは、
dropna()メソッドではaxisのデフォルト値が0になっているからです。
（参考 https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html）
したがって、行を削除する際はaxis=0とわざわざ指定する必要はありません。
4.抽出と代入
2023年05月19日 カテゴリー：（6）Pythonの応用（2）
3.DataFrameの基本操作
2023年05月19日 カテゴリー：（6）Pythonの応用（2）
2.ファイルの読込み
2023年05月19日 カテゴリー：（6）Pythonの応用（2）
