こんにちは。 PyQサポートです。
2021年8月から、PyQチームは一部のコンテンツの改訂を行っています。
今回は、12月8日のリリース内容についてお知らせをいたします。
今回改訂版をリリースしたのは次のパートです。
- 「Pythonはじめの一歩 改訂版（β）」ランク
- 「ファイルの読み書き」パート
- 「Pythonデータ処理初級 改訂版（β）」ランク
- 「Seriesとインデックスと欠損値」 パート
- 「DataFrameの列の演算と追加」 パート
改訂版ではより学習しやすいように、内容を見直し構成を統一しています。あわせて、図や説明の追加を行っています。
現在のコンテンツは、 今後段階的に改訂版に置き換わる予定ですが、その前にβ版として2021年8月18日から順次先行リリースしています。
改訂版のリリーススケジュール・全体的な改善点は下記の記事を参照ください。
12月リリースの改善点
「Pythonはじめの一歩」ランクの改善点
「Pythonはじめの一歩」は、Python初学者が押さえるべき内容を順序よく学べるよう、構成の見直しを行いました。また、「問題の粒度が細かすぎて、単調な学習と感じる」というフィードバックから、問題数にも留意して学習の効率化を図っています。
今回は主に「ファイル読込、文字操作」「ファイルへの書き込み」の構成を見直し、「ファイルの読み書き」としてリリースしました。
ファイルの読み書き
「ファイルの読み書き」パートは、下記について学びます。
- テキストファイルの読み込み
- テキストファイルへの書き込み
- ファイル処理でよく使う文字列操作
改訂前は「読み込み」は「ファイル読込、文字操作」パート、「書き込み」は「ファイルへの書き込み」パートで、それぞれ別々の学習パートとなっていました。
しかし、「読み込み」と「書き込み」は関連しており、まとめて学習した方が効率がよいと考えたため、今回「ファイル読込、文字操作」パートとして1つにまとめました。 特に以下の点に留意して改訂しています。
- より学習効率の高い内容となるよう問題を整理し、理解しやすいよう図も多めにしました
- ファイル入出力に関連するエラーの説明が不足していたため、エラーの説明を追加しました
「Pythonデータ処理初級」ランクの改善点
今回「Pythonデータ処理初級」ランクで改善したコンテンツは、「Seriesとインデックスと欠損値」パートと「DataFrameの列の演算と追加」パートです。
Seriesとインデックスと欠損値
「Seriesとインデックスと欠損値」パートは、下記について学びます。
- Seriesの概要
- DataFrameにおけるSeriesとIndexの相互の変換方法
- DataFrameとSeriesの基本情報（型・形状・概要など）
DataFrameの列がSeriesで、インデックスがIndexです。このように、SeriesとIndexはDataFrameを構成する部品ですが、本パートではこれらを単独で作成する方法も学びます。この方法を使いながら、SeriesとIndexを相互に変換する方法を学びます。
データ分析では、SeriesとIndexの変換は頻出する処理になります。また、データ分析では入力データの特徴を調べます。
本パートでは、DataFrameとSeriesの「型・形状・概要など」を確認する方法を学びます。概要では、「欠損値でない個数」を確認するので、一般的な欠損値の数え方についても学びます。
特に以下の点に留意して改訂しています。
- 詰まりやすいけど重要な概念（軸とはなにか、SeriesとIndexの扱い、欠損値の数え方）について、問題を増やして詳しく説明しました。
DataFrameの列の演算と追加
「DataFrameの列の演算と追加」パートは、DataFrameの列の演算方法と、DataFrameに列を追加する方法を学びます。 これらの列の演算や追加は、pandasでは使う機会が多い機能です。
DataFrameの列は1次元のデータですが、通常の変数と同じようにいろいろな演算が可能です。 このような演算は、線形代数のベクトルの記述方法ににていますが、Pythonでは新しい概念になるので、いろいろな例を通してできることを確認します。 また、演算した結果をDataFrameの新しい列として追加する方法を学びます。
特に以下の点に留意して改訂しています。
- pandas特有の演算や、列を追加する方法について、問題を増やして詳しく説明しました。
まとめ
PyQコンテンツ改訂版、12月8日リリースの改善点についてお知らせしました。 どの問題も改訂版では「問題の説明文」や「解き方」がわかりやすくなっています。 履修済みのコースがある方もぜひ「解きやすさ」をチェックしてみてください。 改訂版の感想もお待ちしております。
