初めまして。斎藤です。pandas が学べる「Pythonデータ処理入門」に続き、「Pythonデータ処理中級」をリリースしました。 以下の5つのパートがあります。
- pandasで役立つ機能
- pandasの表の加工
- pandasの欠損値について
- pandasの時系列データ
- pandasで売上サマリ作成
pandasは、いろいろなことが簡単にできるようになっています。しかし、機能が多すぎて把握するのが大変です。 PyQでは、使用頻度の高い機能に絞って、より実践に近いことを学べるようにしてあります。
Pythonデータ処理中級の紹介
早速、紹介します。
pandasで役立つ機能
データサイズが大きいCSVファイルの取り込み方や、取り込んだデータのサマリの見方を確認します。
pandasの表の加工
表を連結したり、結合したり、クロス集計する方法を学びます。
pandasの欠損値について
実際のデータには、値が抜けていることがあります。このようなデータを欠損値といいます。 ここでは、欠損値を削除したり変換する方法を学びます。
pandasの時系列データ
センサーデータやログデータの多くが時刻情報を持っています。 時刻をキーとするデータを時系列データといいます。 ここでは、時系列データを扱う方法を学習します。
pandasで売上サマリ作成
売上データの報告書の作成という演習を通して、中級で学んだ方法を確認します。
いかがでしたでしょうか？
データを扱うpandasは、他のライブラリと組合せることも簡単にでき、いろいろな業務で役に立ちます。 ぜひ使ってみましょう。
