コース内容

pandasでデータ操作を学ぶ

このコースでは、pandasがデータ操作からデータ分析まであらゆる場面で使われる、世界で最も人気のあるPythonライブラリである理由を学びます。 DataFrameの操作方法を学び、実際のデータセットを抽出、フィルタリング、変換しながら分析できるようになります。

pandasを使って、データサイエンスの主要な概念をすべて学びます。 Walmartの売上データや世界の気温時系列データなどの実データを使い、pandasを活用してPythonの力をさらに引き出しながら、データの取り込み、クリーニング、統計量の算出、可視化の作成方法を学びます。

pandasデータを使ってデータサイエンスの基本概念を探求する

まずは pandas の基本を習得することから始めます。DataFrame の確認方法や、基本的な操作を行う方法も学びます。 DataFrameの集約についても学び、その後でスライシングとインデックス操作に進みます。

コースの締めくくりとして、DataFrameの内容を可視化する方法を学び、米国のアボカドの週次売上を含むデータセットを扱います。

DataFrameを操作する方法を学ぶ

このPythonコースを修了すると、このPythonライブラリを使ってデータ操作を行う方法が理解できるようになります。 DataFrameの理解とその使い方を身につけ、Pythonでデータを可視化できるようになります。

前提条件

Intermediate Python

データ集計

要約値
合計、平均、カウントなどの主要な統計量を算出することでデータを要約する方法を学び、生のデータから有意義なインサイトを抽出できるようになります。
1つの列によるグループ化
要約統計量をカテゴリ別に集計する手法を学びます。これにより、異なるグループ間で指標を比較し、データ内のパターンを見つけ出すことが可能になります。
複数の列によるグループ化
データを複数の次元で同時に分析する方法を学びます。複数のカテゴリーに沿って同時に集計を分解（ブレイクダウン）することで、微細なパターンを発見できるようになります。

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データ変換

基本的な変換
既存のデータの値を組み合わせたり計算したりして新しい列を作成する方法を学びます。これにより、元のデータセットには含まれていない比率やその他の指標を算出できるようになります。
複雑な変換
多段階の計算の処理や合計に対するパーセンテージの算出方法を学び、中間結果に基づいた複雑な指標を構築できるようになります。

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データのフィルタリング

基本的なフィルタリング
条件に基づいてデータから特定の行を抽出する方法を学びます。これにより、分析対象を関連するサブセットに絞り込むことができるようになり、欠損値やテキストパターンの処理も行えるようになります。
複数の条件
複数の条件を同時に使用してデータをフィルタリングする方法を学びます。ANDやORの論理を組み合わせて条件を指定することで、必要な行を正確に抽出できるようになります。
複雑なフィルタリング
複雑なフィルタリングを条件ごとに個別の列に分割して簡略化する方法や、フィルタ結果の逆を抽出する方法を学びます。これにより、分析の透明性を高め、検証を容易にすることができます。

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条件付きの操作

条件付き変換
特定の条件に基づいて異なる計算を適用する方法を学びます。これにより、値の標準化やデータのカテゴリ分け、データ内のさまざまなシナリオへの対応が可能になります。
条件付き集計
特定の条件を満たす値のみを含めた集計方法を学びます。これにより、各グループ内での「遅延したフライトのみの平均」といった詳細な指標を算出できるようになります。

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