2026-05

抽出・前処理

pandas where()・mask()の使い方|条件に応じて値を残す・置き換える方法

pandasのwhere()・mask()の使い方を初心者向けに解説。条件を満たす値を残す方法、条件に合う値を置き換える方法、where()とmask()の違い、replace()・fillna()・loc・np.where()との使い分けも整理します。
抽出・前処理

pandas to_numeric()の使い方|文字列の数字を数値に変換する方法

pandasのto_numeric()で文字列の数字を数値に変換する方法を初心者向けに解説。object型で計算できない原因、errors="coerce"でNaNにする使い方、astype()との違い、カンマ・円付き金額の前処理まで具体例で紹介します。
抽出・前処理

pandas unique()とnunique()の使い方|値の一覧・種類数・value_counts()との違いを解説

pandasのunique()とnunique()の違いを初心者向けに解説。値の一覧を確認するunique()、種類数を数えるnunique()、value_counts()との使い分け、欠損値や表記ゆれ確認の注意点まで具体例で紹介します。
抽出・前処理

pandas dtの使い方|日付から年・月・曜日を取り出す方法を初心者向けに解説

pandasの.dtを使って、日付列から年・月・日・曜日を取り出す方法を初心者向けに解説。to_datetime()との違い、月別集計・曜日別集計へのつなげ方、エラー対処も紹介します。
集計・変形

pandas melt()の使い方|横持ちデータを縦持ちに変換する方法

pandasのmelt()で横持ちデータを縦持ちデータに変換する方法を解説。id_vars、value_varsの違いや、集計・グラフ化しやすい形に整える流れを初心者向けに紹介します。