paizaラーニングのPython データ分析入門編に「Pythonデータ分析入門編3: DataFrameの基本」が追加されました。
Python データ分析入門編では、Pythonを使用したデータ整形、情報の抽出、可視化といったデータ分析の流れを動画レッスンと演習課題で学べます。
今回は、「Pythonデータ分析入門編3: DataFrameの基本」の内容をご紹介します。
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【目次】
DataFrameとは
DataFrameでは、データを表のように行と列を使った形式で取り扱うことができます。
DataFrameの作成方法はいろいろありますが、たとえばSeriesを値とするDataFrameを作成するために、以下のようなコードを実行してみましょう。
import pandas as pd s = pd.Series({"a": 3, "b": 1}) t = pd.Series({"a": "paiza", "c": "daiza"}) df = pd.DataFrame({"num": s, "string": t})
上記のコードを実行すると、以下のようなDataFrameが作成されます。
Seriesのラベル名a,b,cが行名、pd.DataFrameに渡した辞書のキーが列名となり、ラベルに対応するが存在しない場合はNaN（欠損値）となっています。
詳しい使い方はPythonデータ分析入門編3: DataFrameの基本で解説しています。
Python データ分析入門編に追加されたレッスンの内容
Pythonデータ分析入門編3: DataFrameの基本
01:DataFrameの作成
まずはpandasで表形式のデータを扱うための型「DataFrame」の作成方法を学習びます。
02:行・列・セルの参照
次にDataFrameにおける行・列の参照について学びます。
03:スライシング
DataFrameのスライシングについて学びます。
04:更新・追加・削除
DataFrameの行や列の更新・追加・削除について学びます。
05:DataFrameの演算
DataFrameにおけるたし算やかけ算などの演算について学習びます。
06:フィルタリング
DataFrameのフィルタリングをする方法について学習びます。
07:ソート
DataFrameのソートをする方法について学びます。
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