Pandasデータ分析

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。
抽出・前処理

pandas duplicated()の使い方|重複行の確認・subset・keepを初心者向けに解説

pandasのduplicated()で重複行を確認する方法を初心者向けに解説。True/Falseの意味、subset、keepの違い、drop_duplicates()との使い分けまで、削除前に安全に確認する流れで紹介します。
抽出・前処理

pandas map()の使い方|辞書で値を変換・新しい列を作る方法を初心者向けに解説

pandasのmap()を使って、辞書で値を変換する方法を初心者向けに解説。数値コードや文字列コードをラベルに変換する例、新しい列を作る方法、辞書にない値がNaNになる原因、replace()・astype()・merge()との違いまで整理します。