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Python データ分析入門編に新講座追加 | 初心者でもDataFrameを理解できる

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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