このカテゴリでは、Pythonの代表的なデータ分析ライブラリ「Pandas」を使って、データの読み込み、整形、集計、可視化までを体系的に解説します。実務で役立つDataFrame操作やMatplotlibによるグラフ作成など、初心者から実務者まで幅広く活用できる内容をまとめています。
抽出・前処理 pandas drop()の使い方｜行・列を削除するindex・columns・axisを初心者向けに解説
pandasのdrop()でDataFrameの行・列を削除する方法を初心者向けに解説。index・columns・axisの違い、複数行・複数列、条件削除、反映されない原因、KeyErrorの対処までコードと処理前後表で確認できます。
抽出・前処理 pandas drop_duplicates()の使い方｜subset・keepで重複行を削除
pandasのdrop_duplicates()で重複行を安全に削除する方法を初心者向けに解説。subset・keepの選び方、削除前の確認、最新行の残し方、処理後の検算までGoogle Colabで実行できます。
基礎 pandas to_csv()の使い方｜indexなし・文字化け対策・保存先を解説
pandasのto_csv()でDataFrameをCSVに保存する方法を初心者向けに解説。index=False、文字化けを防ぐencoding、保存先、列指定、上書き・追記、保存後の確認方法までGoogle Colabで学べます。
抽出・前処理 Pandasデータ前処理の基本｜読み込み後に確認する順番と欠損・型・重複の選び方
Pandasでデータ読み込み後に行う前処理の手順を解説。一律に処理するのではなく、info()での診断から空白除去、to_numeric()/astype()での型変換、欠損値・重複の判断、集計への進み方まで「確認→選択→再確認」の流れで網羅します。
抽出・前処理 pandas explode()の使い方｜リスト列を複数行に展開する方法
pandasのexplode()でリスト形式の列を複数行に展開する方法を初心者向けに解説。ignore_index、文字列の分割、複数列、空リスト・NaN、ValueErrorの原因と修正、展開後の集計まで実例で学べます。パーマリンク