このカテゴリでは、Pandasの基本構造であるSeriesとDataFrameを中心に、データ分析の基礎を学びます。表形式データを扱うための作成・確認・操作方法をわかりやすく解説し、Pandasの全体像を理解できるよう構成しています。
基礎 pandas value_counts()の使い方｜件数集計・割合表示・欠損値の数え方を解説
pandasのvalue_counts()の使い方を初心者向けに解説。件数集計、割合表示（normalize=True）、欠損値の数え方（dropna=False）、並び替え、表記ゆれの確認、groupby().size()やcount()との違いまで実例付きでわかりやすく紹介します。
基礎 Pandas info()・describe()の使い方｜欠損/型/統計量を出力例で理解
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基礎 Pandas head()・tail()の使い方｜先頭/末尾の確認・行数指定・出力例
💡 Pandas DataFrame入門シリーズこのページは「 Pandas DataFrame入門 」シリーズの一部です。データの作成から結合・集計までを体系的に学べます。データの先頭・末尾を確認する前に、表形式データの基本構造を押さえて...
基礎 Pandas DataFrame入門｜作り方と基本操作を初心者向けに解説
Pandas の DataFrame（データフレーム） は、Python で表形式データを扱うときの「土台」となるデータ構造です。 CSV や Excel、データベースなどから読み込んだデータは、まず DataFrame に載せてから 前処...
基礎 Google Colab CSV 読み込み＆保存入門|pandas で read_csv と to_csv を徹底解説
Google Colab と Google Drive を連携し、CSV を読み込み・保存する手順を画像付きで解説します。