Python Pandas のスキルを解放して、データ処理のエキスパートになりましょう!

• pip を使用してインストールします: pip install <strong class="keylink">pandas</strong>
• インストールの確認: パンダを pd としてインポート

2. データ構造

• DataFrame: 2 次元 データ構造 、行は インデックス 、列は列名
を表します。
• シリーズ: データの列を表す 1 次元のデータ構造
• インデックス: データ行の一意の識別子
• Columns:データ列の名前

3. データのインポート/エクスポート

• read_csv():CSV ファイルからデータを読み取ります
• read_excel(): excel ファイルからデータを読み取ります
• to_csv()：データをCSVファイルにエクスポート
• to_excel():データを Excel ファイルにエクスポート

4. データのクリーニングと前処理

• fillna():欠損値を埋める
• dropna():欠損値を含む列または行を削除します
• astype():強制データ型
• unique(): 一意の値を取得します
• groupby():1 つ以上の列に基づいてデータをグループ化する

5. データ分析

• describe():データの統計情報(平均値、中央値、標準偏差)を取得します
• corr():列間の相関係数を計算します
• agg():グループ化されたデータの集計 (合計、平均、最大)
• plot()：視覚化データ

6. データ変換

• merge():2 つの DataFrame をマージします
• join():共通キーに基づいて 2 つの DataFrame を結合します
• concat():複数のデータフレームを接続する
• rename(): 列またはインデックスの名前を変更します

7. 高度なテクニック

• lambdas: 匿名関数の作成に使用されます
• apply()：関数を行ごとまたは列ごとに適用します
• query():ブール式を使用してデータをフィルタリングする
• resample():時系列データのリサンプル

8. 演習とプロジェクト

• Kaggle: データ サイエンス コンペティションに参加して、実世界の経験を積みましょう
• 個人プロジェクト: 独自の データ分析パイプライン
を構築する
• オンライン コース: Coursera、edX、およびその他のプラットフォームは高度な Pandas コースを提供します

9. リソ​​ース

• Pandas 公式ドキュメント: https://pandas.pydata.org/docs/index.html
• コミュニティ フォーラム: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas
• 本:
  • 《python データ分析マニュアル》
  • 《パンダ料理本》

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