抽出・前処理

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。

pandasのrename()の使い方を初心者向けに解説します。列名を一部だけ変更する方法、df.columnsとの違い、index名の変更、反映されない原因と対処までわかりやすく紹介します。

pandas astype()の使い方を初心者向けに解説します。文字列や数値への型変換の基本、dtypeとの関係、よくあるエラーの対処法、to_numeric()との違いまでわかりやすく紹介します。

pandasのfillna()の使い方を初心者向けに解説。欠損値を0、平均値、中央値、最頻値、文字列、前の値で埋める方法や、列ごとの指定、dropna()との違い、使い分けの考え方まで実務寄りの例でやさしく説明します。

欠損や重複を処理せずに進めると、集計や可視化の結果がズレやすくなります。このページではdrop/dropna/drop_duplicatesの使い分けを、例でまとめて解説します。Pandasでデータ前処理を行う際に欠かせないのが、drop(...