抽出・前処理 pandas read_excel()の使い方｜Excelファイル読み込み・sheet_name・usecolsを解説
pandasのread_excel()でExcelファイルを読み込む方法を初心者向けに解説。sheet_nameでシート指定、usecolsで列指定、header・skiprowsで見出し行を調整する方法、Colabでの読み込み、CSV化の考え方まで紹介します。
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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。
抽出・前処理 pandas apply()の使い方｜axis=1で行ごとに処理・lambda・mapとの違いを解説
pandasのapply()で列や行に関数を適用する方法を初心者向けに解説。axis=1で行ごとに処理する考え方、lambdaや自作関数、map・replace・astype・np.whereとの違いも整理します。