データ処理ツールPython Pandas、初心者必読！

pandas は、python の強力なデータ処理ライブラリであり、構造化データ (テーブルなど) を処理するために特別に設計されています。データの探索、クリーニング、変換、モデリングを容易にする豊富な機能セットを提供します。 データ分析と科学の初心者にとって、Pandas をマスターすることは非常に重要です。

＃＃＃＃＃＃データ構造＃＃＃＃＃＃

Pandas は 2 つの主要な データ構造を使用します:

シリーズ:

1 次元

array
• 。NumPy 配列に似ていますが、ラベル (indexes) が含まれています。 DataFrame: ラベルと小数点を持つ列を含む 2 次元テーブル。
• データのインポートとエクスポート

データのインポート:

read_csv()
• 、read_excel() などの関数を使用して、CSV、Excel、および他のファイルも。 <strong class="keylink"></strong>データのエクスポート:
to_csv()
• 、to_excel() などの関数を使用して、データをファイルにエクスポートします。 データ探索

データの表示:

head()
• 関数と tail() 関数を使用して、データの前後の行を表示します。データ。 <strong class="keylink"></strong>データ情報を理解する:
info()
• 関数を使用して、データ型、欠損値、および統計に関する情報を取得します。 統計
describe()
• 関数を使用して、平均、中央値、標準偏差などのデータ統計を計算します。 データクリーニング

欠損値の処理:

欠損値を削除または埋めるには、

dropna()
• または fillna() 関数を使用します。 重複データの処理:
duplicated()
• 関数を使用して重複行を特定し、drop_duplicates() 関数を使用してそれらを削除します。 外れ値の処理:
clip()
• 関数を使用して外れ値を制限するか、replace() 関数を使用して外れ値を置き換えます。 データ変換

新しい列の作成:

assign()
• または insert() 関数を使用して、既存の列に基づいて新しい列を作成します。 データのフィルター: ブール インデックスまたは
query()
• 関数を使用して、特定の基準に基づいて行または列をフィルターします。 グループ化と集計:
groupby()
• 関数を使用して 1 つ以上の列でグループ化し、sum()、# などの集計関数を使用します。 # #mean()) はグループ内で計算を実行します。 結合とマージ: join()
関数と
• merge() 関数を使用して、異なる DataFrame を結合またはマージします。 データモデリング
• データ型変換: astype() 関数を使用して、データ型を必要な型に変換します。
• ダミー変数の作成: get_dummies() 関数を使用して、カテゴリカル データを表すダミー変数 (ワンホット エンコーディング) を作成します。
• 並べ替えとインデックスの設定: sort_values() 関数と set_index() 関数を使用して、 データを並べ替えるか、新しい行を設定します。または列インデックス。
＃＃＃＃＃＃高度な機能＃＃＃＃＃＃

時系列処理:

DatetimeIndex
と
• PeriodIndex を使用してタイムスタンプ付きデータを処理します。 <strong class="keylink">データの視覚化: </strong> plot()
関数を使用してグラフやチャートを描画し、
• データを視覚化します。 カスタム関数: apply() 関数と
pipe()
• 関数を使用して、カスタム関数を DataFrame またはシリーズに適用します。 ＃＃＃＃＃＃ベストプラクティス＃＃＃＃＃＃ 明確な列名を使用します: 列名が理解しやすく、データを説明するものであることを確認してください。

欠損値の処理: 欠損値を常に考慮し、それらを処理するための適切な戦略を採用してください。

データの検証:
• 分析を実行する前に、データに外れ値やエラーがないか注意深くチェックしてください。
パフォーマンスの最適化:
• 適切なデータ型とインデックスを使用して、データ操作のパフォーマンスを向上させます。
ドキュメントの使用:
• 関数と機能の詳細については、Pandas のドキュメントを参照してください。
• 要約
Pandas ライブラリをマスターすることは、データを効果的に処理および分析するために不可欠です。強力な機能を活用することで、初心者でもデータの探索、クリーニング、変換、モデル化を簡単に行うことができ、貴重な洞察を得てさらなる分析に備えることができます。

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