データ分析における欠損値のパターンの話

こんにちは、えんせきです。
こないだ夜遅くにスマホの電池が切れた状態で自転車で走っていたら、品川で迷いました。
五反田方向に行きたかったのに、大崎で完全に間違った方向に向かって青物横丁を通って大井町に行ってしまってました。

つまりなにしたの？

欠損値にはパターンがあってそれによって対処も変わってくる。というわけで欠損値を自分で作ってみることにした。
欠損値のパターンについてはこれで勉強し直した。

村山 航「欠損データ分析 (missing data analysis) -完全情報最尤推定法と多重代入法-」
http://koumurayama.com/koujapanese/missing_data.pdf

JupyterLabのBetaが公開されたので tqdmが使えるか試した話

こんにちは、えんせきです。
ついにこの時期がやってきました。暖かくなるとすーぐこれ。スギ花粉。
僕は花粉にとても弱いので昨日ティッシュペーパーの5個入りをAmazonで注文しました。

つまりなにしたの？

昨年11月に「JupyterLabだとtqdm_notebookはもちろんだが、tqdmも使えず解決できなかった話。」という記事を投稿した。
ただ、この投稿の最後で、BetaではできるようになりそうなPull Requestを発見していたので、この度それが出来ているか試してみる。
ensekitt.hatenablog.com