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【📘Pandas入門シリーズ｜全14回まとめ】 Pythonでデータ分析を始めたい方へ。 図やコードで、Pandasの基本操作を初心者向けにわかりやすく解説しています。 🔗 記事一覧はこちら👇 pythondatalab.com/article/ #Python #pandas #データ分析 #初心者歓迎

【Pandas info()とdescribe()の違い】 DataFrameを確認するときは、①列名、②欠損値、③データ型、④基本統計量を見ると整理しやすいです。info()とdescribe()の使い分け確認に役立ちます。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-info-de… #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【Matplotlib ヒストグラム＆箱ひげ図 入門】 Q. データのばらつきや外れ値はどう見る？ A. ヒストグラムや箱ひげ図を使うと、平均だけでは見えにくい分布や外れ値を確認しやすくなります。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/matplotlib-his… #Python #データ分析 #Matplotlib #データ可視化

【pandas to_numeric()の使い方】 数字に見えるのに計算できないときは、文字列として読み込まれていることがあります。to_numeric()は、文字列の数字を数値に変換したい場面で役立ちます。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-to-nume… #Python #データ分析 #pandas

【Pandas head()の使い方】 データ分析の最初は、いきなり処理するより中身の確認が大切です。head()では、先頭行の確認、行数指定、列の雰囲気をざっくり把握しやすくなります。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-head/ #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【Pandas DataFrame入門】 Q. Pandasで最初に何を理解すればよい？ A. まずはDataFrameの行・列・基本操作です。表データを扱う土台になるので、抽出や集計に進む前の確認に向いています。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-datafra… #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【Google Colab CSV 読み込み＆保存入門】 ColabでCSVを扱うときは、Driveとの連携、読み込み、保存の流れを先に押さえると迷いにくいです。read_csvとto_csvの基本確認に役立ちます。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/google-colab-c… #Python #データ分析 #GoogleColab #pandas

【Google Colabの始め方】 Pythonを始めるときは、まず環境づくりで迷いやすいです。この記事では、Googleアカウント、Google Drive、Colabの使い始め方をやさしく確認できます。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/python-install/ #Python #データ分析 #GoogleColab #プログラミング初心者

【pandas isnull()｜欠損値確認】 Q. 欠損値はどこにある？ A. isnull()やisnull().sum()を使うと、欠損値の有無や数を確認しやすくなります。前処理の最初に見ておきたいポイントです。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-isnull/ #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【pandas sort｜並び替え】 並び替えでは、値で並べるsort_values()と、インデックスで並べるsort_index()を分けて考えると整理しやすいです。 複数列ソートにもつながります。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-sort/ #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【Google Colab CSV｜読み込みと保存】 この記事の要点は3つです。 ・read_csvでCSVを読み込む ・to_csvで結果を保存できる ・Google Drive連携でファイルを扱いやすくなる 記事はこちら👇 pythondatalab.com/google-colab-c… #Python #データ分析 #GoogleColab #pandas

【pandas pivot｜表の形を変える】 Q. pivotとpivot_tableは何が違う？ A. 重複がない前提ならpivot、重複データを集計しながら表にしたいときはpivot_tableが使いやすいです。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-pivot/ #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【Matplotlib 配色とカラーマップ】 グラフは色の選び方で伝わり方が変わります。 連続値にはカラーマップ、比較には見分けやすい配色を意識すると、読み取りやすい可視化に近づきます。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/matplotlib-col… #Python #データ分析 #Matplotlib #データ可視化

【pandas replace()｜値の置換】 この記事の要点は3つです。 ・値そのものを置き換えられる ・表記ゆれの修正に使いやすい ・「不明」「-」などをNaNに変換する前処理にも使える 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-replace/ #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【pandas locとiloc｜抽出の違い】 Q. locとiloc、どちらを使う？ A. ラベル名で選ぶならloc、位置番号で選ぶならilocです。ここを分けると、行・列の抽出で迷いにくくなります。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-loc-ilo… #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【Matplotlib 棒グラフ｜bar / barh】 カテゴリごとの値を比べたいときは棒グラフが便利です。 横棒、グループ化、積み上げを使い分けると、比較したい内容に合わせて見せ方を変えられます。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/matplotlib-bar… #Python #データ分析 #Matplotlib #データ可視化

【pandas groupby×agg｜集計の基本】 この記事の要点は3つです。 ・groupbyでグループごとに分ける ・aggで複数の集計を指定できる ・売上やカテゴリ別の集計に使いやすい 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-groupby… #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【pandas astype()｜型変換】 Q. 数値に見えるのに計算できない？ A. 文字列として読み込まれていることがあります。dtypeを確認してからastype()やto_numeric()を検討すると迷いにくいです。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-astype/ #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【Matplotlib subplots / GridSpec｜複数グラフ】 複数のグラフを並べるなら、まずsubplotsが基本です。 より自由に配置したいときはGridSpecを使うと、実務レイアウトに近い見せ方がしやすくなります。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/matplotlib-sub… #Python #データ分析 #Matplotlib #データ可視化

【pandas DataFrame入門｜基本構造】 この記事の要点は3つです。 ・DataFrameは表形式のデータ ・列と行を意識すると操作しやすい ・抽出や確認など基本操作の土台になる 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-datafra… #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者

【pandas rename()｜列名変更】 Q. rename()したのに反映されない？ A. 変換結果を代入していない可能性があります。初心者のうちは、df = df.rename(...) の形で書くと確認しやすいです。 記事はこちら👇 pythondatalab.com/pandas-rename/ #Python #データ分析 #pandas #プログラミング初心者