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コース

Polars入門

基礎スキルレベル

更新日 2026/05

高速なデータ操作が可能なPythonライブラリPolarsで、データの変換、クレンジング、分析を効率的に行う方法を学びます。

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PythonData Manipulation

3時間

12 ビデオ

42 演習

3,600 XP

4,585

修了証明書

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コース説明

前提条件

Intermediate Python

1

Creating DataFrames and Selecting Data

In this chapter, you'll learn how to create a DataFrame from a CSV, how to inspect a DataFrame, how to select subsets of rows and columns and how to sort and summarize a DataFrame.

Introduction to the Polars DataFrame

Load a CSV into a DataFrame

Inspect a DataFrame

Subsetting a DataFrame

Creating a Series from a DataFrame

Subsetting a DataFrame with bracket notation

Select a subset of columns with .select()

Sorting and summarizing a DataFrame

Sorting the EV data

Summarizing a DataFrame

Extreme values in a DataFrame

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2

Transforming Data with Expressions

Next up, you'll learn how to transform data with expressions, how to add or update columns in a DataFrame, how to work with multiple columns and get an introduction to lazy mode and query optimization.

Transforming columns

Transforming Data with an Expression

Aggregating a column

Transforming Data

Adding columns

Adding a new column

Using a Dtype-specific Expression

Renaming and dropping columns

Working with multiple columns

Transforming Multiple Columns

Creating new columns with a suffix

Combining selectors

Introducing lazy mode

Creating a Lazy Query

What drives EV prices?

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3

Analyzing Data

In the final chapter, you'll learn how to filter a DataFrame to get a subset of rows, how to handle missing or duplicated values, grouping by one or more columns and converting a DataFrame between long and wide formats.

Filtering rows

Filtering with a single condition

Combining multiple filter conditions

Negating a predicate

Handling missing and duplicate values

Finding and dropping missing values

Replacing missing values

Dropping duplicate values

Grouped aggregations

Counting values

Group-by aggregation

Multiple Aggregations on a Column

Pivoting and unpivoting

Pivoting a DataFrame

Unpivoting Data from Wide to Long Format

Wrapping up

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Polars入門

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