Pandasの使い方

この動画では、pandasのmap, applymap, applyについて学びます。 これまでのレッスンでは、作成したデータフレームを並び替えたり、集約や集計、結合の方法を学んできました。 これだけでもデータ解析の前処理、簡単な分析あればできるでしょう。

この動画では、時系列データ処理について学びます。 時系列データとは、時間を軸に記録されたデータの集まりです。 時系列データの代表的なものには、人口推移のデータや気温や湿度などの気象データ、株価のデータなどがあります。

この動画では、Pandasの結合の2本目です。 結合とは、2つのデータフレームをくっつけることです。 前回のレッスンで説明をしたmergeメソッドは、共通するカラムをキーとして2つのデータフレームを1つにしました。

この動画では、Pandas主にデータフレームの結合の方法について学びます。 結合とは、2つのデータフレームをくっつけることです。 Pandasによる結合の方法はいくつかありますが、ここではmergeメソッドについて説明します。 mergeメソッドは、SQLのjoinやExcelのVlookupと似ています。

Excelでよく使われるピボットテーブルですが、Pythonのpandasでもできます。 Pandasでのピボットテーブル は、集計方法をカスタマイズすることが可能です。そのため、その会社独自の集計方法や、特殊な集計をすることができます。

この動画では、データを集計する方法について学びます。 具体的には、売上管理表を使って部署や名前ごとで売上げや平均を集計をするといった方法をみていきます。 Excelでいうと、Sum関数、sumifs関数、countifs関数、SQLでいうとGroupbyの方法になります。

この動画では、pandasのDataFrameやSeriesの並び替えについて学びます。 ExcelやSQLと同じように、小さい順からの並び替え、大きい順からの並び替え。他にも2つ以上の列の並び替えができます。