こんにちは。PyQ開発チームのtsutomuです。
PyQにPythonデータ処理実践ランクを追加しました。
Pythonデータ処理実践ランクには、新たに3つのパートを追加し、2つのチャレンジのパートを移動したので後述の5つのパートがあります。
pandas成績分析
生徒の成績の分析を通してpandasの使い方を学びます。
クエストの内容の例
- Excelファイル内で、ヘッダーが2行になった表をpandasで読み込む方法
- 色々な条件によるデータの絞り込み
ゴチャゴチャしたヒストグラムをラフにわかりやすく確認
下図はクラス別の成績の分布を重ねたものですが、見やすくなっています。
pandasのクエリ処理bot
pandasのDataFrameへの条件絞り込みのクエリを受け付けるbotを作成しましょう。 クエストでは、簡単なbotを作成します。
クエストの内容の例
- 入力を、ただ返すだけの単純なbot
- 不正な入力でも異常終了しないしくみ
- クエリ結果のDataFrameをグラフィカルに表示
pandas直交表作成
直交表とは、実験計画法で偏りの少ないケースを決めるために用いられる表です。
このケースで考慮するパラメーター（因子）の数は、色々考えられます。
クエストでは、任意のパラメータ数の直交表を求める方法を学びます。
クエストの内容の例
- 最小の直交表の作成
- 最小の直交表から2倍の大きさの直交表の作成
- 任意のサイズの直交表から2倍の大きさの直交表の作成
pandasチャレンジ1st
元々「Pythonデータ処理中級」にあったものを本ランクに移動しました。
pandasチャレンジ2nd
元々「Pythonデータ処理中級」にあったものを本ランクに移動しました。
まとめ
今回はデータ処理の実践的なクエストを追加しました。
難易度高めの問題もありますが、仕事で使うことがあれば役にたつでしょう。
