pandas【実践編】pandasで都道府県別・男女別売上を集計する
はじめに実務におけるデータ分析では、「都道府県ごと」「男女別」などのカテゴリごとの集計は頻出です。Excelのピボットテーブルで行っていた処理を、Pythonとpandasで再現できれば、作業効率は劇的にアップします。本記事では、panda...
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pandas pandas【pandas中級編④】groupbyの集計パターン大全（aggで複数指標）
はじめにpandasの groupby() は、カテゴリごとの集計処理に欠かせない関数です。「性別ごとに平均を出したい」「学年ごとに最大点数と最小点数を同時に知りたい」など、実務でもっともよく使われるデータ分析手法の一つです。この記事では、...
pandas【pandas中級編③】pivot_tableの使い方をやさしく解説（Excel派必見！）
はじめにExcelでおなじみの「ピボットテーブル」。pandasでも、同様の機能が pivot_table() を使うことで簡単に実現できます。グループごとの平均や合計を見たい男女別・年齢別などでクロス集計したい行と列で集計を並べて、見やす...
pandas【pandas中級編②】列の追加・削除・名前変更・順序変更まとめ
はじめにpandasを使ったデータ処理では、「列の操作」がとても重要です。機械学習や統計処理に進む前に、データを“整える”作業＝前処理が必要になりますが、その多くが「列の追加・削除・並べ替え・名前変更」といった作業です。たとえば：余分な列を...
pandas【pandas中級編①】mergeとconcatで複数の表をつなげる方法まとめ
はじめに複数のデータを1つにまとめたいとき、pandasには主に2つの方法があります。merge() … SQLのJOINのように横方向で結合するconcat() … 縦や横に「そのまま並べる」ようなイメージ「似ているようで、まったく使いど...
pandas【初心者向け】pandasの使い方をわかりやすく解説｜データフレームの基本操作まとめ(最後に問題付き)
第1章：はじめに ～pandasって何？なぜ使うの？～Pythonでデータ分析や統計処理を始めようとしたとき、最初にぶつかる壁は「表形式のデータをどう扱えばいいのか？」ということです。たとえば、CSVファイルやエクセルのような行と列のデータ...
numpy【5分で理解】Pythonモジュール・ライブラリの使い方【pandas・numpy入門】
はじめにPythonの魅力のひとつは、豊富なモジュールやライブラリを使って、簡単に強力な機能を追加できることです。特に、データ分析では pandas や numpy といったライブラリは必須です。この記事では、Python初心者向けにモジュ...