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。
基礎 pandas info()の使い方｜Non-Null Count・データ型・欠損値の見方
pandasのinfo()で行数・列数・Non-Null Count・データ型を確認する方法を初心者向けに解説。欠損値やobject型を見つけ、型変換・欠損値処理後に再確認する流れ、shape・dtypes・isnull()・describe()との違いも紹介します。
集計・変形 pandas shift()の使い方｜前の行・次の行の値を取得して比較する方法
pandasのshift()で前の行・2行前・次の行の値を取得する方法を初心者向けに解説。periodsの正負、NaNが出る理由、日付順の注意点、diff()・pct_change()との違いも具体例で学べます。
集計・変形 pandas pct_change()の使い方｜前日比・増減率の計算方法
pandasのpct_change()で前の行からの増減率や前日比を計算する方法を初心者向けに解説。0.1の読み方、パーセント表示、periods、NaN、比較元が0の場合、diff・shiftとの違いまで具体例で学べます。
集計・変形 pandas diff()の使い方｜前の行との差分・前日からの増減を計算する方法
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集計・変形 pandas rolling()の使い方｜移動平均・window・NaNを初心者向けに解説
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