抽出・前処理 pandas str.contains()の使い方｜文字列を含む行を抽出・na=Falseも解説
pandasのstr.contains()を使って、文字列を含む行を抽出する方法を初心者向けに解説します。部分一致、na=False、正規表現、複数条件、大小文字の扱いまで、実務で迷いやすいポイントを具体例で確認できます。
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抽出・前処理 pandas set_index()の使い方｜列をインデックスにする・drop=False・index_col・reset_indexとの違いを解説
pandasのset_index()で列をインデックスにする方法を初心者向けに解説。drop=Falseで元の列を残す方法、reset_index()との違い、CSV読み込み時のindex_col、反映されない原因まで整理します。
抽出・前処理 pandas reset_index()の使い方｜インデックスを振り直す・drop=Trueを初心者向けに解説
pandasのreset_index()でインデックスを0から振り直す方法を初心者向けに解説します。drop=Trueの使い方、元のインデックスを列に残す場合、set_index()との違い、反映されない原因もわかりやすく整理します。
抽出・前処理 pandas replace()の使い方｜値の置換・表記ゆれ・欠損値変換を解説
pandasのreplace()を使って、値の置換、複数値の一括置換、辞書による表記ゆれ修正、不明・-・なしをNaNへ変換する方法を初心者向けに解説します。fillna()・rename()・map()・str.replace()との違いや、反映されない原因も整理します。
抽出・前処理 pandas to_datetime()の使い方｜文字列の日付変換と format・NaT 対処を初心者向けに解説
pandas to_datetime()の使い方を初心者向けに解説します。文字列の日付変換、format指定の考え方、errors="coerce" の使いどころ、NaTの確認方法、変換後の抽出・並び替え・集計へのつなげ方までやさしく紹介します。